我有AQI、温度、湿度、降水、风速的小时时间序列数据，请使用ARIMA回归模型未来48小时内的AQI值，给出相应的python代码，需要使用arima回归模型选取相关参数预测未来48小时的AQI，其中，温度、湿度、降水、风速作为回归变量，并绘制各处相应的图片

好的，以下是使用ARIMA回归模型预测未来48小时内的AQI值的Python代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_dates=True)
data = data.resample('H').mean()
data = data.dropna()

# 准备训练数据和测试数据
train_data = data.iloc[:-48, :]
test_data = data.iloc[-48:, :]

# 训练模型并进行预测
model = ARIMA(train_data['AQI'], order=(1,1,1), exog=train_data[['Temperature', 'Humidity', 'Rainfall', 'WindSpeed']])
results = model.fit()
forecast = results.forecast(steps=48, exog=test_data[['Temperature', 'Humidity', 'Rainfall', 'WindSpeed']])

# 绘制预测结果图像
plt.plot(data['AQI'].tail(288), label='Real')
plt.plot(forecast, label='Predict')
plt.legend()
plt.show()

其中，`data.csv`是包含小时时间序列数据的CSV文件，`Temperature`、`Humidity`、`Rainfall`、`WindSpeed`分别表示温度、湿度、降水、风速的值，`AQI`表示空气质量指数的值。

上述代码中，我们先将数据按小时进行重采样，并去除空值。然后将数据分为训练集和测试集。接着使用`ARIMA`模型训练数据，并使用`forecast`方法进行预测未来48小时内的AQI值。最终，我们使用Matplotlib库将真实数据和预测数据进行图像化展示。

注意，由于ARIMA模型需要选取相关参数才能进行训练，因此此处选取的参数`(1,1,1)`是举例而给出的，具体参数需要根据数据的具体情况进行调整。此外，由于数据的不同、ARIMA模型的不同，预测结果也会存在差异，因此不可能给出统一正确的预测结果。