Python Pandas – 绘制自相关图

Pandas 可用于在图表上绘制自相关图。可以使用绘图的 autocorrelation_plot() 方法在图形上绘制自相关图 模块。此函数生成时间序列的自相关图。

自相关图

自相关图是检查数据集中随机性的常用工具。这种随机性是通过计算不同时间滞后的数据值的自相关来确定的。它显示了一种称为时间序列的数据的属性。这些图在大多数通用统计软件程序中都可用。它可以使用 pandas.plotting.autocorrelation_plot() 绘制。

Syntax: pandas.plotting.autocorrelation_plot(series, ax=None, **kwargs)

Parameters:

• series: This parameter is the Time series to be used to plot.
• ax: This parameter is a matplotlib axes object. Its default value is None.

Returns: This function returns an object of class matplotlip.axis.Axes

示例 1：

Python3

# importing various package
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
# making Time series
spacing = np.linspace(-5 * np.pi, 5 * np.pi, num=100)
s = pd.Series(0.7 * np.random.rand(100) + 0.3 * np.sin(spacing))
 
# Creating Autocorrelation plot
x = pd.plotting.autocorrelation_plot(s)
 
# plotting the Curve
x.plot()
 
# Display
plt.show()

输出：

示例 2：

Python3

# importing various package
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
# making Time series
data = np.array([12.0, 24.0, 7., 20.0,
                 7.0, 22.0, 18.0,22.0,
                 6.0, 7.0, 20.0, 13.0,
                 8.0, 5.0, 8])
 
# Creating Autocorrelation plot
x = pd.plotting.autocorrelation_plot(data)
 
# plotting the Curve
x.plot()
 
# Display
plt.show()

输出：