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...
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...
plot_acf函数的参数 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,...
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, ...
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) ...
自相关函数(ACF)表达了时间序列和n阶滞后序列之间的相关性(考虑了中间时刻的值的影响,比如t-3对t的影响中,就同时考虑了t-2,t-1对t的影响)。 偏自相关函数(PACF)表达了时间序列和n阶滞后序列之间的纯相关性(不考虑中间时刻的值的影响,比如t-3对t的影响中,不会考虑t-2,t-1对t的影响)。如果用自回归方...
plot_acf(data_tem.Tem) #生成自相关图 plot_acf(data_milk.milk_yield) plot_acf(data_yarn.yarn_yield) plt.show() 画自相关图用到的是statsmodels中的plot_acf方法,这个方法很简单,只需要直接输入数据即可,不过数据要是一维的,生成的3张图如图8、图9和图10所示。
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, 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 ...