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函数绘制了数据的自相关图,use_vlines=True表示使用垂直线表示95%置信区间,lags参数设置了需要计算的延迟次数。最后使用show()显示图形。 示例2 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp data=np.array([1.0,20,3.0,4.0,5.0,6.0,7.0,8.0,9.0,10.0,11.0,12.0,13.0,14.0,15.0,16.0,17.0,18.0,19.0,20...
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...
可以分别使用 statsmodel 库中的 plot _ ACF 和 plot _ PACF 方法绘制 ACF 和 PACF 图。 # Import matplotlib and set the style import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.style.use('seaborn-darkgrid') # Import plot_acf from statsmodels from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_ac...
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(ts, lags=31, ax=ax1) ax2 = f.add_subplot(212) plot_pacf(ts, lags=31, ax=ax2) plt.show() 观察法,通俗的说就是通过观察序列的趋势图与相关图是否随着时间的变化呈现出某种规律。所谓的规律就是时间序列经常提到的周期性因素,现实中遇到得比较多的是线性周期成分,这类周期成分可以采用差分...
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()...
plot_acf(ts, lags=31, ax=ax1) ax2=f.add_subplot(212) plot_pacf(ts, lags=31, ax=ax2) plt.show() 另一种是构造检验统计量进行假设检验的方法(目前最常用的平稳性统计校验方法是单位根检验,DF检验和ADF检验)DF检验只适合1阶自回归过程的平稳性检验,ADF检验是对DF检验做了一个修正,得到增广DF检验...