plt.plot(forecast_mean) 只显示8个数forecast_mean

这个问题可能需要更多的上下文来回答，因为我不知道 `forecast_mean` 是什么类型的数据。但是，如果 `forecast_mean` 是一个长度为 8 的数组或列表，那么 `plt.plot(forecast_mean)` 将只显示这 8 个数的折线图。如果您想要显示更多的数据点，可以将 `forecast_mean` 扩展到更长的长度，或者在调用 `plt.plot()` 之前对 `forecast_mean` 进行采样。您还可以使用 `plt.xlim()` 和 `plt.ylim()` 方法来更改 x 轴和 y 轴的范围，以显示更多的数据点。

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plt.plot(test_data.index, test_data.values, label='Actual') plt.plot(test_data.index, forecast_mean, label='Forecast') forecast_upper = forecast_upper.to_numpy().ravel() forecast_lower = forecast_lower.to_numpy().ravel() plt.fill_between(test_data.index, forecast_upper, forecast_lower, color='gray', alpha=0.2) plt.legend() plt.show() # 数据检验 resid = arima_model.resid / garch_model.conditional_volatility lb_test = sm.stats.acorr_ljungbox(resid, lags=[10]) print(lb_test)

这段代码是用来展示时间序列预测结果并进行数据检验的。首先，使用 `plt.plot()` 函数绘制了实际数据和预测数据的曲线，并使用 `plt.fill_between()` 函数填充了预测数据的置信区间。然后，使用 `sm.stats.acorr_ljungbox()` 函数对模型的残差进行 Ljung-Box 检验，以评估模型的拟合效果。其中，`resid` 是 ARIMA-GARCH 模型的残差序列，`lb_test` 返回了经过 Ljung-Box 检验后的统计量和 p 值。

plt.plot(forecast_mean) 显示有问题，请指定显示8个数

如果您想要在 `plt.plot()` 中显示 `forecast_mean` 的前 8 个数，可以使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(forecast_mean[:8])
plt.show()

这将显示 `forecast_mean` 的前 8 个数的折线图。如果您需要显示其他特定的子集，可以通过切片操作来选择数据的子集。例如，如果您想显示 `forecast_mean` 的第 3 到第 10 个数，可以使用以下代码：

plt.plot(forecast_mean[2:10])
plt.show()

这将显示 `forecast_mean` 的第 3 到第 10 个数的折线图。