python實(shí)現(xiàn)時(shí)間序列自相關(guān)圖(acf)、偏自相關(guān)圖(pacf)教程
自相關(guān)圖是一個(gè)平面二維坐標(biāo)懸垂線圖。橫坐標(biāo)表示延遲階數(shù)，縱坐標(biāo)表示自相關(guān)系數(shù)
偏自相關(guān)圖跟自相關(guān)圖類(lèi)似， 橫坐標(biāo)表示延遲階數(shù)，縱坐標(biāo)表示偏自相關(guān)系數(shù)
自相關(guān)圖與偏自相關(guān)圖的python代碼實(shí)現(xiàn)：
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf
plot_acf(b.salesVolume)
plot_pacf(b.salesVolume)
可以看到，這個(gè)數(shù)據(jù)是偏自相關(guān)系數(shù)拖尾，自相關(guān)系數(shù)截尾的數(shù)據(jù)
補(bǔ)充知識(shí)：python 數(shù)據(jù)相關(guān)性可視化
話不多說(shuō)直接上代碼
import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns data = test_feature.corr() #test_feature => pandas.DataFrame# sns.heatmap(data) plt.show()
效果圖
以上這篇python實(shí)現(xiàn)時(shí)間序列自相關(guān)圖(acf)、偏自相關(guān)圖(pacf)教程就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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