График автокорреляции – это полезный инструмент для анализа данных временных рядов с целью определения каких-либо основных закономерностей или зависимостей. В Python существует несколько методов создания графика автокорреляции. Вот несколько примеров:

Метод 1: использование библиотеки Pandas

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Assuming you have a time series data stored in a pandas DataFrame called 'df'
autocorrelation = df['column_name'].autocorr()
# Plotting the autocorrelation
pd.plotting.autocorrelation_plot(df['column_name'])
plt.show()

Метод 2: использование библиотеки Statsmodels

import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt
# Assuming you have a time series data stored in a pandas DataFrame called 'df'
acf = sm.tsa.stattools.acf(df['column_name'], nlags=40)
# Plotting the autocorrelation
plt.stem(acf)
plt.xlabel('Lag')
plt.ylabel('Autocorrelation')
plt.show()

Метод 3. Использование библиотеки Numpy

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Assuming you have a time series data stored in a numpy array called 'data'
autocorr = np.correlate(data, data, mode='full')
# Plotting the autocorrelation
plt.plot(autocorr)
plt.xlabel('Lag')
plt.ylabel('Autocorrelation')
plt.show()

Метод 4. Использование библиотеки Seaborn

import seaborn as sns
# Assuming you have a time series data stored in a pandas DataFrame called 'df'
sns.set( )
sns.lmplot(x="lag", y="autocorrelation", data=df, order=1)
plt.show()

Это всего лишь несколько примеров методов создания графика автокорреляции в Python. Вы можете выбрать метод, который лучше всего соответствует вашим потребностям и библиотекам, которые вы уже используете в своем проекте.