fig = sm.graphics.tsa.plot_acf(residuals, lags=30, ax=ax[0])之前需要什么代码
时间: 2024-02-06 09:11:11 浏览: 29
在使用 `fig = sm.graphics.tsa.plot_acf(residuals, lags=30, ax=ax[0])` 之前,需要先进行如下步骤:
1. 导入 `statsmodels` 库:`import statsmodels.api as sm`
2. 计算时间序列的残差:`residuals = model.resid`
3. 创建一个图像对象:`fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(15, 5))`
这里假设你已经导入了 `matplotlib` 库,可以使用 `plt.subplots()` 函数创建一个包含两个子图的图像对象。其中,第一个子图用于绘制自相关图,第二个子图用于绘制偏自相关图。如果你只需要绘制自相关图,可以将 `ax=ax[0]` 省略。完整的代码示例如下:
```
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt
# 计算时间序列的残差
residuals = model.resid
# 创建一个图像对象
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(15, 5))
# 绘制自相关图
sm.graphics.tsa.plot_acf(residuals, lags=30, ax=ax[0])
# 绘制偏自相关图
sm.graphics.tsa.plot_pacf(residuals, lags=30, ax=ax[1])
# 显示图像
plt.show()
```
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fig = sm.graphics.tsa.plot_acf(residuals, lags=30, ax=ax[0])需要安装什么包
这个 Python 代码片段需要安装 `statsmodels` 包才能正常运行。你可以使用以下命令在终端或命令提示符中安装这个包:
```
pip install statsmodels
```
请确保你的计算机已经安装了 Python 环境,并且可以使用 pip 工具来安装 Python 包。
excelFile = 'brownian.csv' #读取数据,指定日期列为指标,Pandas自动将“日期”列识别为Datetime格式 data = pd.read_csv(excelFile) fig = plt.figure(figsize=(12,8)) ax1=fig.add_subplot(211) fig = sm.graphics.tsa.plot_acf(data["close"],lags=49,title='',ax=ax1) plt.tick_params(labelsize=17) ax2 = fig.add_subplot(212) fig = sm.graphics.tsa.plot_pacf(data["close"],lags=49,title='',ax=ax2) plt.tick_params(labelsize=17) plt.show() exit()
这段代码是用来读取名为'brownian.csv'的Excel文件中的数据,并使用Pandas库将日期列识别为Datetime格式。然后,它使用StatsModels库中的函数来绘制自相关性(ACF)和偏自相关性(PACF)图。最后,通过Matplotlib库将图形显示出来。最后一行的exit()函数是用来退出程序的。