import matplotlib.pyplot as plt# plot_acf(x, ax=None, lags=None, *, alpha=0.05, use_vlines=True, adjusted=False, fft=False, missing='none', title='Autocorrelation', zero=True, auto_ylims=False, bartlett_confint=True, vlines_kwargs=None, **kwargs)# plot_pacf(x, ax=None, lags=No...
lag_plot(resid, lag=i+1, ax=axes[i]) axes[i].set_title(f'Lag{i+1}') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 1.2 自相关图 自相关图的绘制,可以使用pandas的autocorrelation_plot函数 from pandas.plotting import autocorrelation_plot plt.figure(dpi=160) autocorrelation_plot(resid) plt.show 1. 2. 3. 4....
由滞后引起的时间序列的自相关图称为自相关函数,或简称为 ACF(AutoCorrelationFunction)。这种图有时被称为相关图(correlogram)或自相关图(autocorrelation plot)。 下面是使用 statsmodels 库中的 plot_acf() 函数计算和绘制每日最低温度的自相关图的一个示例。 from matplotlib import pyplot from statsmodels.graphics...
# Autocorrelation Plot plt.figure(figsize=(7,5)) plot_acf(data['Sunspots'], lags=50) plt.xlabel('Lags') plt.ylabel('Autocorrelation') plt.title('Autocorrelation Plot') plt.grid(True) plt.show() 输出 在这里插入图片描述 自相关图显示了不同滞后的相关性,这对于理解太阳黑子活动的季节性模式很...
df.plot()#默认绘制折线图 3、单组条形图 df.iloc[5].plot(kind="bar") 4、多组条形图 df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=["a", "b", "c", "d"]) df2.plot.bar() 5、堆积条形图 df2.plot.bar(stacked=True) ...
from pandas.plotting import autocorrelation_plot from pandas_datareader import data import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import math 丰富且强大的库导入为后续的数据处理和分析奠定了坚实的基础。Pandas 库用于数据读取和操作,Matplotlib 和 Seaborn 则用于数据可视化,Numpy ...
differenced.plot()代码中，由于最初的 12 个月没有更早的数据用以差分计算，因此被丢弃。最终得到的季节差分结果如下图所示：从图中可以看出，我们通过差分运算成功消除了季节性变化和增长趋势信息。3. 自相关图 通畅情况下，我们根据与输出变量的相关性来选择时间序列的特征。这被称为自相关（autocorrelation），并...
此外,我们还可以通过格式化参数来指定虚线样式。Plot()函数的格式选项和参数非常多,可以通过下面的命令查看(需要提前导入matplotlib.pyplot库)。 1importmatplotlib.pyplot as plt2#查看帮助3print(help(plt.plot)) 本例要使用两种样式来绘制线条,即实线(默认样式)和虚线。
# Draw Plotplt.rcParams.update({'figure.figsize':(9,5),'figure.dpi':120})autocorrelation_plot(df.value.tolist()) 自相关图 除此之外,如果你想做统计检验,CHT检验可以检验季节性差异是否对序列平稳化有必要。 15. 如何处理时间序列当中的缺失值?
自相关(Autocorrelation): fromstatsmodels.tsa.stattoolsimportacf acf(series,nlags=20) 7. 非参数检验 非参数检验不依赖于数据的分布假设。 曼-惠特尼U检验(Mann-Whitney U Test): stats.mannwhitneyu(x,y) 8. 多变量分析 多变量分析涉及两个或多个变量的统计分析。