ARIMA pythoon

在Python中，我们可以使用statsmodels库中的ARIMA模块来构建ARIMA模型。下面是一个简单的ARIMA模型的示例代码：

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

# 读取时间序列数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='date', parse_dates=['date'])

# 构建ARIMA模型
model = ARIMA(data, order=(1, 1, 1))
results_ARIMA = model.fit(disp=-1)

# 预测未来10个时间点的数据
forecast = results_ARIMA.forecast(steps=10)

# 绘制原始数据和预测结果的图像
plt.plot(data)
plt.plot(forecast[0])
plt.show()

其中，`order=(1, 1, 1)`表示ARIMA模型的阶数，分别为自回归阶数、差分阶数和移动平均阶数。`forecast(steps=10)`表示预测未来10个时间点的数据。最后，我们使用Matplotlib库来绘制原始数据和预测结果的图像。