Python Pandas – 绘制自相关图

Pandas可以用来在图形上绘制自相关图。在图形上绘制自相关图可以用绘图__模块的autocorrelation_plot()方法来完成。这个函数生成时间序列的自相关图。

自相关图

自相关图是一种常用的工具，用于检查数据集的随机性。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。它显示了一种被称为时间序列的数据类型的属性。这些图在大多数通用的统计软件程序中都有。它可以用pandas.plotting.autocorrelation_plot()来绘制。

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

参数:

• series:该参数是用于绘制的时间序列。
• ax:这个参数是一个matplotlib轴对象。其默认值为无。

返回：此函数返回一个matplotlip.axis.Axes类的对象。

示例 1:

# 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:

# 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: