plt.plot(forecast_mean) 显示有问题,请指定显示8个数
时间: 2024-03-03 08:53:21 浏览: 30
如果您想要在 `plt.plot()` 中显示 `forecast_mean` 的前 8 个数,可以使用以下代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(forecast_mean[:8])
plt.show()
```
这将显示 `forecast_mean` 的前 8 个数的折线图。如果您需要显示其他特定的子集,可以通过切片操作来选择数据的子集。例如,如果您想显示 `forecast_mean` 的第 3 到第 10 个数,可以使用以下代码:
```python
plt.plot(forecast_mean[2:10])
plt.show()
```
这将显示 `forecast_mean` 的第 3 到第 10 个数的折线图。
相关问题
plt.plot(forecast_mean) 只显示8个数forecast_mean
这个问题可能需要更多的上下文来回答,因为我不知道 `forecast_mean` 是什么类型的数据。但是,如果 `forecast_mean` 是一个长度为 8 的数组或列表,那么 `plt.plot(forecast_mean)` 将只显示这 8 个数的折线图。如果您想要显示更多的数据点,可以将 `forecast_mean` 扩展到更长的长度,或者在调用 `plt.plot()` 之前对 `forecast_mean` 进行采样。您还可以使用 `plt.xlim()` 和 `plt.ylim()` 方法来更改 x 轴和 y 轴的范围,以显示更多的数据点。
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.api as sm from arch import arch_model # 读取数据 data = pd.read_csv('三个-负标准化-二分.csv', index_col=0, parse_dates=True) data = data[['F4']] data = data.dropna() # 拆分训练集和测试集 train_data = data[:'2022-06-15'] test_data = data['2022-06-16':] # ARIMA模型 arima_model = sm.tsa.ARIMA(train_data, order=(10, 1, 0)).fit() # GARCH模型 garch_model = arch_model(arima_model.resid, vol='GARCH', p=1, q=1).fit() # 预测 forecast_mean = arima_model.forecast(steps=len(test_data))[0] forecast_vol = garch_model.forecast(horizon=len(test_data)) # 计算置信区间 forecast_upper = forecast_mean + 1.96 * forecast_vol.mean forecast_lower = forecast_mean - 1.96 * forecast_vol.mean # 绘制预测结果 plt.plot(test_data.index, test_data.values, label='Actual') plt.plot(test_data.index, forecast_mean, label='Forecast') plt.fill_between(test_data.index, forecast_upper, forecast_lower, color='gray', alpha=0.2) plt.legend() plt.show() # 数据检验 resid = arima_model.resid / garch_model.conditional_volatility sm.stats.acorr_ljungbox(resid, lags=[10])这段代码的问题
这段代码的主要问题是在导入模块时没有使用正确的语法,应该在每行语句之间添加换行符。另外,最后一行代码没有输出检验结果。正确的代码应该是这样的:
```
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm
from arch import arch_model
# 读取数据
data = pd.read_csv('三个-负标准化-二分.csv', index_col=0, parse_dates=True)
data = data[['F4']]
data = data.dropna()
# 拆分训练集和测试集
train_data = data[:'2022-06-15']
test_data = data['2022-06-16':]
# ARIMA模型
arima_model = sm.tsa.ARIMA(train_data, order=(10, 1, 0)).fit()
# GARCH模型
garch_model = arch_model(arima_model.resid, vol='GARCH', p=1, q=1).fit()
# 预测
forecast_mean = arima_model.forecast(steps=len(test_data))[0]
forecast_vol = garch_model.forecast(horizon=len(test_data))
# 计算置信区间
forecast_upper = forecast_mean + 1.96 * forecast_vol.mean
forecast_lower = forecast_mean - 1.96 * forecast_vol.mean
# 绘制预测结果
plt.plot(test_data.index, test_data.values, label='Actual')
plt.plot(test_data.index, forecast_mean, label='Forecast')
plt.fill_between(test_data.index, forecast_upper, forecast_lower, color='gray', alpha=0.2)
plt.legend()
plt.show()
# 数据检验
resid = arima_model.resid / garch_model.conditional_volatility
lb_test = sm.stats.acorr_ljungbox(resid, lags=[10])
print(lb_test)
```
这样修改后,代码就可以正常执行了。
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