写一个arimare热力图定阶的完整代码,要求使用python10以上的版本环境

时间: 2024-05-01 09:17:17 浏览: 44
以下是一个使用Python实现ARIMA模型的热力图的完整代码: ``` import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA from matplotlib.pylab import rcParams # 设置绘图参数 rcParams['figure.figsize'] = 15, 6 # 读取数据 data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_dates=True) # 绘制原始数据图 plt.plot(data) plt.xlabel('Year') plt.ylabel('Value') plt.title('Raw Data') plt.show() # 进行差分,使其平稳 diff = data.diff().dropna() # 绘制差分后的数据图 plt.plot(diff) plt.xlabel('Year') plt.ylabel('Value') plt.title('Differenced Data') plt.show() # 训练模型 model = ARIMA(data, order=(1,1,1)) results = model.fit() # 绘制残差图 residuals = pd.DataFrame(results.resid) residuals.plot() plt.xlabel('Year') plt.ylabel('Residuals') plt.title('Residuals Plot') plt.show() # 生成预测值 forecast = results.predict(start=len(data), end=len(data)+10, dynamic=True) forecast.index = pd.date_range(start='2016-01-01', end='2017-01-01', freq='MS') # 绘制预测值和原始数据对比图 plt.plot(data, label='Original Data') plt.plot(forecast, label='Forecasted Data') plt.xlabel('Year') plt.ylabel('Value') plt.title('Forecasted Data vs Original Data') plt.legend() plt.show() # 绘制热力图 fig = plt.figure(figsize=(12,8)) ax1 = fig.add_subplot(211) fig = sm.graphics.tsa.plot_acf(results.resid, lags=40, ax=ax1) ax2 = fig.add_subplot(212) fig = sm.graphics.tsa.plot_pacf(results.resid, lags=40, ax=ax2) plt.show() ``` 在这个例子中,我们首先读取了原始数据,然后进行差分来使其平稳。然后,我们使用ARIMA模型对数据进行建模和预测。最后,我们绘制了热力图来检查残差项是否是白噪声。

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