python判断时间序列数据是否短期依赖型，非周期性，并最后输出是否是短期依赖性，是否有周期性

判断时间序列数据是否短期依赖型可以通过自相关函数和偏自相关函数来实现。自相关函数(ACF)是用来衡量时间序列在不同时间点上的相关性，而偏自相关函数(PACF)则是消除了其它时间点的影响，只考虑当前时间点和前一时间点之间的相关性。

如果时间序列数据不存在短期依赖型，则 ACF 和 PACF 都应该在 0 附近波动，并且波动不明显。如果存在短期依赖型，那么 ACF 应该在前几个滞后时间内快速下降并在后面逐渐趋于 0，而 PACF 应该在前几个滞后时间内快速下降并在后面变得不显著。

判断时间序列数据是否有周期性可以使用傅里叶变换来实现。傅里叶变换可以将一个时间序列转换为频域表示，从而可以看出数据中是否存在周期。如果在频域中存在明显的周期性，那么时间序列数据就是周期性的。

综上所述，可以编写如下代码来判断时间序列数据是否短期依赖型且非周期性，并输出结果：

import numpy as np
import statsmodels.api as sm

def is_short_term_dep(data):
    acf, q, p = sm.tsa.acf(data, nlags=20, qstat=True)
    pacf = sm.tsa.pacf(data, nlags=20)

    if np.allclose(acf, 0) and np.allclose(pacf, 0):
        print("The time series is not short-term dependent.")
    else:
        print("The time series is short-term dependent.")

def is_periodic(data):
    fft = np.fft.fft(data)
    power = np.abs(fft) ** 2
    freq = np.fft.fftfreq(len(data))

    if freq[np.argmax(power)] == 0:
        print("The time series is not periodic.")
    else:
        print("The time series is periodic.")

其中 `is_short_term_dep` 函数用来判断时间序列数据是否短期依赖型，如果是则输出 "The time series is short-term dependent."，否则输出 "The time series is not short-term dependent."。`is_periodic` 函数用来判断时间序列数据是否周期性，如果是则输出 "The time series is periodic."，否则输出 "The time series is not periodic."。