加性分解的python代码
时间: 2023-07-23 15:34:55 浏览: 50
加法分解(Additive Decomposition)是一种时间序列分解方法,它将时间序列分解成趋势、季节性和随机性三个部分。下面是一个使用 Python 进行加法分解的示例代码:
```python
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
# 读取时间序列数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='date', parse_dates=True)
# 使用 statsmodels 库进行加法分解
decomposition = sm.tsa.seasonal_decompose(data, model='additive')
# 获取分解后的趋势、季节性和随机性部分
trend = decomposition.trend
seasonal = decomposition.seasonal
residual = decomposition.resid
# 可视化分解结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.subplot(411)
plt.plot(data, label='Original')
plt.legend(loc='best')
plt.subplot(412)
plt.plot(trend, label='Trend')
plt.legend(loc='best')
plt.subplot(413)
plt.plot(seasonal,label='Seasonality')
plt.legend(loc='best')
plt.subplot(414)
plt.plot(residual, label='Residuals')
plt.legend(loc='best')
plt.tight_layout()
plt.show()
```
在这个示例代码中,我们首先读取了一个时间序列数据集,然后使用 `statsmodels` 库的 `seasonal_decompose()` 函数进行加法分解,其中 `model='additive'` 表示使用加法模型。最后,我们将分解结果可视化,分别显示原始数据、趋势、季节性和随机性部分。