我的数据是excle数据 里面有两列数据 分别为RS LS 使用ARIMA模型 用前10个点的RS和LS 预测接下来的LS 请给出python代码

好的，首先需要安装`pandas`、`numpy`、`matplotlib`和`statsmodels`库。可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas numpy matplotlib statsmodels

然后，可以使用以下代码读取Excel文件中的数据，提取前10个数据点中的LS列作为模型输入：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 取前10个数据点中的LS列作为模型输入
train_data = data['LS'].head(10).values

接下来，可以使用ARIMA模型对数据进行建模和预测。以下是完整的代码：

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

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 取前10个数据点中的LS列作为模型输入
train_data = data['LS'].head(10).values

# 构建ARIMA模型
model = ARIMA(train_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(train_data, label='Original Data')
plt.plot(forecast[0], label='Predicted Data')
plt.legend()
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。