fig = plot_acf(num["diff_1"][1:].values, lags=40,ax = ax1)

这行代码的作用是绘制时序数据的自相关函数（ACF）图，其中`num`是一个DataFrame，`"diff_1"`是其中的一个列名，表示对该列数据进行一阶差分处理。`[1:]`表示从第二行开始取值，因为差分后第一行数据会缺失。`lags=40`表示绘制0到40个滞后（lag）的ACF值。`ax1`表示图形绘制在subplot中的第一行。

相关问题

解释代码：ax1 = fig.add_subplot(211) fig = plot_acf(df["confirmNum"], lags=40,ax = ax1)

这段代码是用来绘制自相关函数（Autocorrelation Function，简称ACF）图像的。其中，ax1 = fig.add_subplot(211) 表示将整个画布分为两行一列，当前图像在第一行第一列（即上半部分）。接着，fig = plot_acf(df["confirmNum"], lags=40,ax = ax1) 表示绘制 df["confirmNum"] 的ACF图像，lags=40 是指考虑40个滞后时期的相关性，ax = ax1 则表示将ACF图像画在上半部分。

excelFile = 'brownian.csv' #读取数据，指定日期列为指标，Pandas自动将“日期”列识别为Datetime格式 data = pd.read_csv(excelFile) fig = plt.figure(figsize=(12,8)) ax1=fig.add_subplot(211) fig = sm.graphics.tsa.plot_acf(data["close"],lags=49,title='',ax=ax1) plt.tick_params(labelsize=17) ax2 = fig.add_subplot(212) fig = sm.graphics.tsa.plot_pacf(data["close"],lags=49,title='',ax=ax2) plt.tick_params(labelsize=17) plt.show() exit()

这段代码是用来读取名为'brownian.csv'的Excel文件中的数据，并使用Pandas库将日期列识别为Datetime格式。然后，它使用StatsModels库中的函数来绘制自相关性（ACF）和偏自相关性（PACF）图。最后，通过Matplotlib库将图形显示出来。最后一行的exit()函数是用来退出程序的。