from .core import autocorrelation_1d, correlation_1d该代码正确吗

这段代码是相对导入语句，表示从当前包（模块）中导入名为`core`的模块中的`autocorrelation_1d`和`correlation_1d`两个函数。

其中，`.`表示当前包（模块），`core`表示要导入的模块名。这种相对导入语句一般用于在包内部的模块之间进行导入。

但是，在某些情况下这种相对导入语句可能会出现`ImportError: attempted relative import with no known parent package`的错误，具体原因是当前模块没有父级包，无法进行相对导入。

因此，需要根据实际情况来判断该代码是否正确。如果当前模块有父级包，则该代码是正确的；如果当前模块没有父级包，则需要使用绝对导入语句或者添加包路径来进行导入。

相关问题

pd.plotting.autocorrelation_plot()详细解释

pd.plotting.autocorrelation_plot()是Pandas中的一个函数，用于绘制时间序列数据的自相关图。自相关图是一种显示时间序列数据中自相关性的图表，它显示了每个时间点与之前的时间点之间的相关性。在自相关图中，x轴表示时间延迟，y轴表示相关系数。相关系数越接近1或-1，表示两个时间序列之间的自相关性越强。

具体来说，自相关图通过计算时间序列数据的自相关系数，来显示出时间序列数据之间的关联性。自相关系数可以衡量时间序列数据在不同时间点上的相似程度。当自相关系数为1时，表示时间序列数据完全一致；当自相关系数为0时，表示时间序列数据之间没有相关性；当自相关系数为负数时，表示时间序列数据之间存在反相关性。

pd.plotting.autocorrelation_plot()函数的输入参数是一个一维时间序列数据，函数会计算该时间序列数据在不同时间延迟下的自相关系数，并将结果绘制成图表。自相关图通常用于时间序列数据的分析和预测，以便更好地了解时间序列数据之间的关系和趋势。

from statsmodels.tsa.stattools import adfuller from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_pacf from statsmodels.tsa.ar_model import AutoReg # Run the test PG_stationarityTest = adfuller(PercentGrowth['PercGrowth'], autolag='AIC') # Check the value of p-value print("P-value: ", PG_stationarityTest[1],", then no stationarity.") plt.figure(figsize=[12,8]) pacf = plot_pacf(PercentGrowth['PercGrowth'], lags=25) # Create training and test data train_data = PercentGrowth['PercGrowth'][:round(len(PercentGrowth['PercGrowth'])*0.8)] test_data = PercentGrowth['PercGrowth'][round(len(PercentGrowth['PercGrowth'])*0.8):] 以上代码什么意思

这段代码是用于时间序列分析的，主要包含以下步骤：

1. 导入了一些需要使用的库，包括`statsmodels.tsa.stattools`、`statsmodels.graphics.tsaplots`和`statsmodels.tsa.ar_model`。

2. 进行了ADF检验（Augmented Dickey-Fuller test）来检查时间序列是否具有平稳性。如果p-value小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设（序列不平稳）。这里使用了`adfuller`函数进行检验，并打印出了p-value。

3. 绘制了自相关函数图（partial autocorrelation function，PACF），以便后续的模型选择。

4. 创建了训练数据和测试数据，其中训练数据占总数据的80%。

该段代码的具体含义需要结合数据的实际情况来理解。