python實現(xiàn)時間序列自相關圖(acf)、偏自相關圖(pacf)教程
更新時間：2020年06月03日 11:44:44 作者：DD-Kylin
這篇文章主要介紹了python實現(xiàn)時間序列自相關圖(acf)、偏自相關圖(pacf)教程，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
自相關圖是一個平面二維坐標懸垂線圖。橫坐標表示延遲階數，縱坐標表示自相關系數
偏自相關圖跟自相關圖類似， 橫坐標表示延遲階數，縱坐標表示偏自相關系數
自相關圖與偏自相關圖的python代碼實現(xiàn)：
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf
plot_acf(b.salesVolume)
plot_pacf(b.salesVolume)
可以看到，這個數據是偏自相關系數拖尾，自相關系數截尾的數據
補充知識：python 數據相關性可視化
話不多說直接上代碼
import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns data = test_feature.corr() #test_feature => pandas.DataFrame# sns.heatmap(data) plt.show()
效果圖
以上這篇python實現(xiàn)時間序列自相關圖(acf)、偏自相關圖(pacf)教程就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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