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

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。