解释代码：plot_pacf(df["diff_1"][1:], lags=40,ax = ax2)

这段代码是用于绘制偏自相关图(partial autocorrelation plot，PACF)。其中，df["diff_1"][1:] 表示对时间序列进行一阶差分后的序列数据，lags=40 是设置需要计算的滞后数量(lag number)，ax = ax2 是设置图形绘制的位置。偏自相关图是一种用于分析时间序列中残差之间的依赖性的图表，它展示了在给定滞后数的情况下，观测值之间的相关性成分，从而可以帮助我们确定 AR(p) 模型(p为自回归过程中的项数) 收敛的速度。

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解释代码：ax2 = fig.add_subplot(212) plot_pacf(df["confirmNum"], lags=40,ax = ax2) plt.show()

这段代码是使用 matplotlib 库画图，其中 fig 是一个画布对象，add_subplot() 方法用于创建子图，参数 212 表示创建一个 2 行 1 列的图形，当前子图是第 2 行第 1 列的子图。plot_pacf() 方法用于完成对序列数据的偏自相关性分析，可视化分析结果将绘制在 ax2 子图上。最后，plt.show() 方法用于展示图形。

y.plot(ax=ts_ax) ts_ax.set_title(title) y.plot(ax=hist_ax, kind='hist', bins=25) hist_ax.set_title('Histogram') smt.graphics.plot_acf(y, lags=lags, ax=acf_ax) smt.graphics.plot_pacf(y, lags=lags, ax=pacf_ax) [ax.set_xlim(0) for ax in [acf_ax, pacf_ax]] sns.despine() plt.tight_layout() return ts_ax, acf_ax, pacf_ax

这段代码是用于时间序列分析的，它会生成一个时间序列的图表，包括原始数据的折线图、直方图、自相关图和偏自相关图。其中，y.plot(ax=ts_ax)是用于绘制原始数据的折线图，ts_ax.set_title(title)是设置折线图的标题，y.plot(ax=hist_ax, kind='hist', bins=25)是用于绘制直方图，hist_ax.set_title('Histogram')是设置直方图的标题，smt.graphics.plot_acf(y, lags=lags, ax=acf_ax)和smt.graphics.plot_pacf(y, lags=lags, ax=pacf_ax)分别是用于绘制自相关图和偏自相关图，[ax.set_xlim(0) for ax in [acf_ax, pacf_ax]]是设置自相关图和偏自相关图的x轴范围，sns.despine()是用于去除图表的边框，plt.tight_layout()是用于调整图表的布局。最后，函数会返回折线图、自相关图和偏自相关图的轴对象。