python代码 arima季节性模型 bic热成像图

以下是使用Python编写的ARIMA季节性模型BIC热成像图的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
import itertools
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('example.csv', index_col='Date', parse_dates=True, dtype='float')

# 确定SARIMA模型的参数
p = d = q = range(0, 2)
pdq = list(itertools.product(p, d, q))
seasonal_pdq = [(x[0], x[1], x[2], 12) for x in list(itertools.product(p, d, q))]
aic_list = []
bic_list = []
params_list = []
for param in pdq:
    for param_seasonal in seasonal_pdq:
        try:
            mod = sm.tsa.statespace.SARIMAX(data, order=param, seasonal_order=param_seasonal, enforce_stationarity=False, enforce_invertibility=False)
            results = mod.fit()
            aic_list.append(results.aic)
            bic_list.append(results.bic)
            params_list.append([param, param_seasonal])
            print('ARIMA{}x{}12 - AIC:{} - BIC:{}'.format(param, param_seasonal, results.aic, results.bic))
        except:
            continue

# 绘制BIC热成像图
bic_array = np.array(bic_list).reshape(len(p), len(d), len(q), len(p), len(d), len(q))
fig, axes = plt.subplots(len(p), len(d), figsize=(15, 15))
for i in range(len(p)):
    for j in range(len(d)):
        im = axes[i, j].imshow(bic_array[i, j, :, i, j, :], cmap='jet', origin='lower')
        axes[i, j].set_xticks(range(len(q)))
        axes[i, j].set_yticks(range(len(q)))
        axes[i, j].set_xticklabels(q)
        axes[i, j].set_yticklabels(q)
        axes[i, j].set_xlabel('q')
        axes[i, j].set_ylabel('Q')
        axes[i, j].set_title('p={}, d={}'.format(p[i], d[j]))
cbar_ax = fig.add_axes([0.92, 0.15, 0.02, 0.7])
fig.colorbar(im, cax=cbar_ax)
plt.show()

说明：

1. 首先，我们需要导入需要使用的库，包括pandas、numpy、statsmodels和itertools等。

2. 然后，我们读取数据集，并使用SARIMA模型拟合数据，并计算每个模型的AIC和BIC值。

3. 最后，我们将所有的BIC值绘制成一个热成像图，以便选择最佳的SARIMA模型。

请注意，本示例代码中的数据集应该替换为您自己的数据集，以便在实际应用中使用。