plot(acf(Power_ts2, main="ACF of Power"), xaxt="n") axis(1, at=seq(0, length(Power_ts2), 10), labels=seq(0, length(Power_ts2),1))改变x的标签,不是改变坐标值
时间: 2023-10-09 19:13:00 浏览: 38
非常抱歉,我的回答有误。如果你想将 ACF 图像中 X 轴(滞后期)的标签修改为以 10 为单位的整数,可以在 `acf()` 函数中使用 `plot = FALSE` 参数来禁止绘制 ACF 图像,然后使用 `plot()` 函数手动绘制图像,并通过 `axis()` 函数修改 X 轴上的标签。具体代码如下:
```
acf(Power_ts2, main="ACF of Power", plot = FALSE)
plot(seq(0, length(Power_ts2), 1), acf(Power_ts2, plot = FALSE)$acf,
type = "h", xlab = "Lag", ylab = "ACF", main = "ACF of Power")
axis(1, at=seq(0, length(Power_ts2), 10), labels=seq(0, length(Power_ts2), 10))
```
这样就可以将 ACF 图像中 X 轴上的标签修改为以 10 为单位的整数。如果你想将 X 轴上的标签修改为其他值,只需要调整 `at` 和 `labels` 参数即可。
相关问题
plot(acf(Power_ts2)的坐标为啥成了0.1、0.2、0.3……?
ACF 图像下面的坐标并不是 0.1、0.2、0.3……,而是滞后期的单位,表示当前观察值与前面第几个观察值之间的时间间隔。在 `acf()` 函数中,`lag.max` 参数可以指定计算 ACF 的最大滞后期数,它的默认值为 `min(10, length(x) - 1)`,即样本数减 1 和 10 中的较小值。因此当样本数较大时,`acf()` 函数会默认计算前 10 个滞后期的 ACF 值,并将 X 轴标签设置为 0.1、0.2、0.3……。如果你想计算更多的滞后期,可以将 `lag.max` 参数设置为较大的值,例如:
```
acf(Power_ts2, main="ACF of Power", lag.max = 50)
```
这样就可以计算前 50 个滞后期的 ACF 值,并将 X 轴标签设置为整数。如果你想将 X 轴标签修改为其他值,可以使用 `xlim` 参数来指定 X 轴的范围,然后使用 `axis()` 函数手动添加 X 轴标签。
plot_acf(ycz,lags=20,color='c'
plot_acf()函数是Matplotlib库中的一个函数,用于绘制时序数据的自相关图。该函数的参数说明如下:
- ycz:一个一维时序数据数组,用于绘制自相关图。
- lags:一个整数值,表示要绘制的滞后阶数,即自相关图中显示的横轴范围,默认值为20。
- color:一个字符串,表示自相关图的颜色,默认为‘c’(青色)。
以下是一个示例代码,展示如何使用plot_acf()函数绘制自相关图:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf
import pandas as pd
# 读取时序数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_dates=True)
ycz = data['ycz']
# 绘制自相关图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4))
plot_acf(ycz, lags=20, color='c', ax=ax)
# 显示图形
plt.show()
```
在上面的代码中,我们首先使用pandas库读取了一个名为“data.csv”的时序数据文件,并从中选择了名为“ycz”的一维数据数组。然后,我们创建了一个大小为8x4英寸的Figure对象和一个Axes对象,并使用plot_acf()函数在Axes对象上绘制了自相关图。最后,我们使用plt.show()函数显示图形。
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