两列长度相同的时间序列，每61个数据计算一次二者之间的滞后性结果输出和图表展示

以下是一个Python实现的示例代码，用于计算两个时间序列之间的滞后性：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成两个长度为1000的随机时间序列
x = np.random.rand(1000)
y = np.random.rand(1000)

# 计算滞后性结果
lag_values = np.arange(-60, 61)
correlation_values = []
for lag in lag_values:
    correlation = np.corrcoef(x[max(0, -lag):min(len(x), len(x)-lag)],
                              y[max(0, lag):min(len(y), len(y)+lag)])[0,1]
    correlation_values.append(correlation)

# 绘制滞后性图表
plt.plot(lag_values, correlation_values)
plt.xlabel('Lag')
plt.ylabel('Correlation')
plt.title('Cross-correlation')
plt.show()

这段代码先生成了两个长度为1000的随机时间序列x和y，然后计算了它们之间60个滞后度量的相关系数，并将这些度量绘制成了一个图表。具体来说，```correlation_values```变量包含了60个滞后值的相关系数，即第j个元素表示第一列时间序列向右滞后j个单位与第二列时间序列的相关性。```max(0, -lag)```和```min(len(x), len(x)-lag)```是为了确保滞后时间序列的索引不会超出边界。最后，使用```plt.plot()```函数生成相关性图表，并使用```plt.xlabel()```、```plt.ylabel()```和```plt.title()```函数定义x轴、y轴和标题的标签。