plot_acf(ts, lags=int(len(ts) / 2 - 1), ax=ax2) plot_pacf(ts, lags=int(len(ts) / 2 - 1), ax=ax3) plt.show() ts = read_data() plot(ts) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 嘿嘿,ADF检验平...
plot_pacf# 创建一个示例时间序列np.random.seed(42)data=np.random.randn(100)ts=pd.Series(data)# 设置绘图风格plt.figure(figsize=(12,5))# 自相关图plt.subplot(1,2,1)plot_acf(ts,lags=20,ax=plt.gca())plt.title('自相关图 (ACF)')# 偏自相关图plt.subplot(1,2,2)plot_pacf...
在Python中,可使用statsmodels.graphics.tasplots模块下的plot_pacf函数来分析时间序列的偏相关性。 表plot_pacf函数定义及参数说明 函数定义 plot_pacf(x,ax=None,lags=None,alpha=0.05,method='ywunbiased',use_vlines=True,title='Partial Autocorrelation',zero=True,vlines_kwargs=None,**kwargs) 参数说明 x...
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...
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf,plot_pacf from pandas.core.window.rolling import Rolling from sklearn.model_selection import train_test_split as split from statsmodels.tsa.arima_model importARIMAfrom statsmodels.tsa.statespace.sarimax importSARIMAXimport statsmodels.api as sm ...
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams.update({'figure.figsize':(9,7), 'figure.dpi':120}) # 导入数据 df = pd.read_csv('wwwusage.csv', names=['value'], header=0) ...
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_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(augrmented Dickey-Fuller)。一般认为检验结果p值<0.05时,认为检...
1. 繪製自相關函數(ACF)和偏自相關函數(PACF)圖表: from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf plot_acf(data) # 繪製ACF圖表 plot_pacf(data) # 繪製PACF圖表 2. 根據ACF和PACF圖表的趨勢和截止值,判斷是否存在季節性以及其週期性: ...
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams.update({'figure.figsize':(9,7), 'figure.dpi':120}) # 导入数据 df = pd.read_csv('wwwusage.csv', names=['value'], header=0) ...