文章目錄

• 一、原理
• 二、代碼示例

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一、原理

分解函數成三部分：趨勢、周期、和剩余部分（一般指噪聲，均值為0）
分解就是將時序數據分離成不同的成分，分解有：長期趨勢Trend、季節性seasonality和隨機殘差residuals
返回包含三個部分 trend（趨勢部分） ， seasonal（季節性部分） 和residual (殘留部分)
傳入：一個序列，可以是時間序列
輸出：趨勢、周期、和剩余部分 三部分

函數詳解鏈接：詳解

二、代碼示例

import statsmodels.api as sm import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np x=np.arange(0,100,1)data=1+10*np.sin(2*x)+10*x+5*np.sin(x) rd = sm.tsa.seasonal_decompose(data,freq=2)#該時間序列周期為2rd.plot() plt.show() #得到趨勢、周期性、隨機變量的數據輸出 #print(rd.trend) #print(rd.seasonal) #print(rd.resid) print(rd.trend+rd.seasonal) plt.plot(data) plt.plot(rd.trend+rd.seasonal) plt.show()

freq=2 ,則表示趨勢+季節性 里面有2個空值，首末各一個

作者：電氣-余登武

總結

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