在Python中绘制ACF(自相关函数)图通常需要使用statsmodels和matplotlib库。以下是绘制ACF图的步骤和相应的代码示例: 1. 导入必要的Python库 首先,需要导入statsmodels和matplotlib库: python import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf 2. 准备数据 确保你有一个时间序列数据集...
(2)通常用fig变量表示整张图片,ax变量表示多个图表 (3)plot(x轴数据集,y轴数据集,线宽(可不写,不写则默认大小))方法 (4)ax.set_title;ax.set_xlabel;ax.set_ylabel(“轴的代表意义”,字体大小(fnotallow=整数)) (5)ax.tick_params(axes=‘x/y/both’,labelsize=整数)方法,设置刻度标记的大小 注:...
df.plot.barh(title="barh", stacked=True) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. bar barh 折线图 df.plot.line(title="line") df.plot.area(title="area") plt.show() 1. 2. 3. line area 箱线图 箱形图(Box-plot)又称为盒须图、盒式图或箱线图,是一种用作显示一组数据分散情况资料的...
result.insert(0,1) plt.plot(result, 'x', label='acf') plt.legend() plt.title('ACF') plt.savefig("alf.png")
通过statsmodels分别绘制4个时序的 ACF 和 PACF 图。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from statsmodels.graphics.tsaplotsimportplot_acf,plot_pacf fig,ax=plt.subplots(4,2,figsize=(15,12))fig.subplots_adjust(hspace=0.5)plot_acf(white_noise,lags=40,ax=ax[0][0])ax[0][0].se...
时序图、自相关图和偏相关图是判断时间序列数据是否平稳的重要依据。 本文涉及的扩展库numpy、pandas、statsmodels一般可以使用pip进行在线安装,如果安装失败,可以到http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/下载相应的whl文件进行离线安装。 另外,绘制自相关图的函数plot_acf()和绘制偏自相关图的函数plot_pacf()...
在Python中,可使用statsmodels.graphics.tasplots模块下的plot_acf函数来分析时间序列的自相关性。 表plot_acf函数定义及参数说明 函数定义 plot_acf(x,ax=None,lags=None,alpha=0.5,use_vlines=Ture,unbiased=True,fft=False,title='Autocorrelation',zero=True,vlines_kwargs=None,**kwargs) ...
acf_pacf_plot(resid,20) 二、DW检验法 DW检验是较早提出的自相关检验,现已不常用。它的主要缺点是只能检验一阶自相关,且必须在解释变量满足严格外生性的情况下才成立。 from statsmodels.stats.stattools import durbin_watson print(f'D-W检验值为{durbin_watson(results.resid)}') ...
sns.kdeplot(unit_var_resid, shade=True) 还标绘了标准化残差以及非标准化的残差。残差的平方在中心更加尖峰,表明分布的尾部比标准残差的尾部更重。让我们检查一下ACF图。 plot_acf(std_resid) 看起来有些尖峰超出了阴影的置信区。让我们查看残差平方。
plot_acf参数python 引言 在时间序列分析中,自相关函数(autocorrelation function)是一个非常重要的概念。它用于测量一个时间序列在不同滞后(lag)下的相关性。Python中的plot_acf函数可以帮助我们直观地可视化自相关函数。本文将介绍plot_acf函数的用法,并通过一个实例来说明其在时间序列分析中的应用。