一、绘制简单图 1.模块matplotlib.pyplot,pyplot包含很多用于生成图标的函数 (1)subplots()方法,可在一张图片中绘制一个或多个图表 (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...
在Python中,我们可以使用plot_acf函数来绘制自相关函数的图形。该函数位于statsmodels库中,需要先安装该库才能使用。plot_acf函数的一般形式如下: plot_acf(x,*,ax=None,lags=None,alpha=None,use_vlines=True,unbiased=False,fft=False,title='Autocorrelation',zero=True,vlines_kwargs=None,**kwargs) 1. plo...
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()还有更多参数可以使用,请自行挖掘和探索。 from random import randrange import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, ...
fft逻辑值,如果是 True,则使用FFT来计算ACF title自相关图的标题,默认为Autocorrelation zero逻辑值,是否包含0-lag的自相关,默认为 True vlines_kwargs可选项,字典对象,包含传递给vlines的关键参数 **kwargs可选项,直接传递给 Matplotlib中的 plot和 axhline函数的可选参数 ax可选项,Matplotlib AxesSubplot 实例,当...
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf import warnings warnings.filterwarnings("ignore") 导入文件 下载数据后,运行以下代码将其导入。 df_orig = pd.read_csv('data/data.csv', usecols=['datetime', 'machine_status', 'sensor_00', 'sensor_10', 'sensor_20', ...
ACF 和 PACF 可视化 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from statsmodels.tsa.stattoolsimportacf,pacf from statsmodels.graphics.tsaplotsimportplot_acf,plot_pacf df=pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/a10.csv')# CalculateACFandPACFupto50lags# acf_...
plot_acf(df.value, ax=axes[0, 1]) # 一阶差分 axes[1, 0].plot(df.value.diff()); axes[1, 0].set_title('1st Order Differencing') plot_acf(df.value.diff().dropna(), ax=axes[1, 1]) # 二阶差分 axes[2, 0].plot(df.value.diff().diff()); axes[2, 0].set_title('2nd ...
plot_acf(df.value.diff().diff().dropna(), ax=axes[2,1]) plt.show() AR阶数p AR的阶数p可以通过pacf图来设定,因为AR各项的系数就代表了各项自变量x对因变量y的偏自相关性。 可以看到,lag1,lag2之后,偏自相关落入了蓝色背景区间内,表示不相关,所以这里阶数可以选择2,或者保守点选择1。
plot_acf(df.value, ax=axes[0, 1]) # 一阶差分 axes[1, 0].plot(df.value.diff()); axes[1, 0].set_title('1st Order Differencing') plot_acf(df.value.diff().dropna(), ax=axes[1, 1]) # 二阶差分 axes[2, 0].plot(df.value.diff().diff()); axes[2, 0].set_title('2nd ...