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Python pandas.plotting.lag_plot用法及代码示例


用法:

pandas.plotting.lag_plot(series, lag=1, ax=None, **kwds)

时间序列的滞后图。

参数：

series：时间序列
lag：散点图的滞后，默认1
ax：Matplotlib 轴对象，可选
**kwds：

Matplotlib scatter 方法关键字参数。

返回：

类：matplotlib.axis.Axes

例子：

滞后图最常用于寻找时间序列数据中的模式。

给定以下时间序列

>>> np.random.seed(5)
>>> x = np.cumsum(np.random.normal(loc=1, scale=5, size=50))
>>> s = pd.Series(x)
>>> s.plot()
<AxesSubplot:xlabel='Midrange'>
pandas-plotting-lag_plot-1.png

带有lag=1 的滞后图返回

>>> pd.plotting.lag_plot(s, lag=1)
<AxesSubplot:xlabel='y(t)', ylabel='y(t + 1)'>
pandas-plotting-lag_plot-2.png

相关用法


注：本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.plotting.lag_plot。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。