Python中的 Matplotlib.axes.Axes.acorr()

在Matplotlib库中，Matplotlib.axes.Axes.acorr()是一个用于计算和绘制自相关图（autocorrelation plot）的函数。自相关图是用于检测时间序列数据中序列中每个值与序列之前的值之间的相似性的图表。

参数

Matplotlib.axes.Axes.acorr()函数有以下参数：

• x：一个一维的数据数组。这是做自相关图的基础系列。
• **kwargs：可选参数，可以设置自相关图的样式，例如线条颜色和样式，图标标题等。

返回值

Matplotlib.axes.Axes.acorr()函数返回以下值：

• r：代表自相关图的值，它是一个长度为N的一维数组，其中N是输入序列x的长度。
• lag：代表每个值的滞后（lag），也是一个长度为N的一维数组，其值从0到N-1。
• line：代表绘制的线条。

示例

以下是Matplotlib.axes.Axes.acorr()函数的示例代码。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一些数据
np.random.seed(0)
x = np.random.randn(1000)

# 做自相关图
fig, ax = plt.subplots()
ax.acorr(x, usevlines=True, normed=True, maxlags=50, lw=2)
ax.grid(True)
ax.axhline(0, color='black', lw=2)

plt.show()

以下是Matplotlib.axes.Axes.acorr()函数所生成的图表：

可以看到，这个示例程序生成了一个自相关图，代表了输入序列的值与序列中之前的值之间的相似度。

总结

Matplotlib.axes.Axes.acorr()是一个用于计算和绘制自相关图的函数，可用于检测时间序列数据中序列中每个值与序列之前的值之间的相似性。通过使用这个函数，您可以生成自相关图，并显示输入序列在不同时间点上的相关性。