python时间序列突变

在Python中，时间序列突变是指序列中出现的突然的、显著的变化。根据引用中的代码示例，可以看出构建的测试序列是一个时间序列，并且其中包含了一些突变。具体来说，该序列的数据通过乘法、加法和随机噪声生成，并且在每个季节中有不同的因子（1.05、1.1、0.95、0.9）引起的突变。

因此，我们可以使用Python中的时间序列分析库（如pandas、numpy）和可视化库（如matplotlib）来检测和分析时间序列中的突变。在这个例子中，可以使用pandas的DataFrame来处理时间序列数据，并使用matplotlib来绘制时间序列图。

要检测时间序列中的突变，可以通过比较数据的前后差异来识别突变点。这可以使用差分操作来实现。差分操作可以计算出相邻数据点之间的差异，并将其用作检测突变的指标。

以下是一个示例代码，演示如何使用Python进行时间序列突变检测：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 构建测试序列
series = pd.Series((pow(np.arange(1, 40, 1), 2) * (-0.1)) + (np.arange(1, 40, 1) * 10) + 10 + np.random.normal(0, 0.01, 40) * np.tile([1.05, 1.1, 0.95, 0.9], 10), index=pd.date_range(start='2012-03-31', freq='Q-DEC', periods=40))

# 计算差分
diff = series.diff()

# 绘制时间序列和差分图
fig, axs = plt.subplots(2)
series.plot(ax=axs<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
-  *1* [使用Python库valuequant处理时间序列结构变化的建模方法3](https://blog.csdn.net/Dr_Kevin_Ye/article/details/122578433)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
-  *2* *3* [Python 时间序列异常检测 ADTK](https://blog.csdn.net/BF02jgtRS00XKtCx/article/details/115343456)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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