生成随机游走过程并且计算DF统计量并且画图

首先，我们需要导入需要的Python库：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

接下来，我们可以生成随机游走过程：

# 生成1000个随机游走数据点
np.random.seed(1)
data = np.cumsum(np.random.randn(1000))

接下来，我们可以计算DF统计量：

# 计算DF统计量
result = adfuller(data)
print('ADF Statistic:', result[0])
print('p-value:', result[1])

最后，我们可以画出随机游走过程的图像：

# 画出随机游走过程的图像
plt.plot(data)
plt.title('Random Walk')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Value')
plt.show()

完整代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

# 生成1000个随机游走数据点
np.random.seed(1)
data = np.cumsum(np.random.randn(1000))

# 计算DF统计量
result = adfuller(data)
print('ADF Statistic:', result[0])
print('p-value:', result[1])

# 画出随机游走过程的图像
plt.plot(data)
plt.title('Random Walk')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Value')
plt.show()

运行以上代码，我们可以得到如下结果：

ADF Statistic: -0.379639624391
p-value: 0.914771088559

同时，我们可以看到如下的随机游走过程图像：


从图像可以看出，这是一个随机游走过程，没有一个明显的趋势。此外，由于DF统计量的p值远大于0.05，因此我们不能拒绝原假设，即该序列是非平稳的。