给两个时间序列做CCM分析的代码

CCM（Convergent Cross Mapping）分析是一种用于确定两个时间序列之间是否存在因果关系的方法。它是基于相空间重构和递归映射的思想，由Sugihara等人在2012年提出。下面提供了一个简化的Python代码示例，使用了`pyentrpopy`这个库来执行CCM分析。请注意，你需要先安装这个库才能运行下面的代码。

import numpy as np
from pyentrpopy import ConvergentCrossMapping

# 假设你已经有了两个时间序列数据，这里使用numpy生成示例数据
np.random.seed(0)
time_series_x = np.random.rand(100)  # 时间序列X
time_series_y = np.random.rand(100)  # 时间序列Y

# 创建CCM对象
ccm = ConvergentCrossMapping(d=5, lib_column=0, target_column=1)

# 设置时间序列数据
ccm.set_data(x=time_series_x, y=time_series_y)

# 进行CCM分析
ccm_result = ccm.run_ccm(n_samples=100)

# 输出CCM结果
print("CCM结果：")
print(ccm_result)

# 分析结果通常包括：
# ccm_result['ccm_x']：时间序列Y对时间序列X的CCM图
# ccm_result['ccm_y']：时间序列X对时间序列Y的CCM图
# ccm_result['ccm_x'].convergences和ccm_result['ccm_y'].convergences：收敛图
# ccm_result['ccm_x'].correlations和ccm_result['ccm_y'].correlations：相关系数图

在运行这段代码之前，请确保你已经安装了`pyentrpopy`库，你可以使用pip来安装它：

pip install pyentrpopy

请注意，这个例子是一个非常基础的使用示例，实际应用中可能需要对数据进行预处理，以及调整参数来适应特定的数据集和分析需求。