Statsmodels.api.tsa.seasonal_decompose图图形

Question

我正在使用statsmodels.api.tsa.seasonal_decompose对时间序列做一些季节性分析。

我把它设置为

decomp_viz = sm.tsa.seasonal_decompose(df_ts['NetConsumption'], period=48*180)

然后试着用

decomp_viz.plot()

输出很小，所以我尝试使用标准的matplotlib命令

decomp_viz.plot(figsize=(20,20))

然而，这得到了警告：

TypeError: plot() got an unexpected keyword argument 'figsize'

文档中说，matplotlib.figure.Figure是从DecomposeResult.plot返回的，所以我不知道为什么会发生这个错误。

我的statsmodels版本是0.13.1，我知道文档是为0.14.0编写的，但是conda说这个版本不存在，我不能更新到它。

任何想法都将不胜感激。

Answer 1

DecomposeResult.plot不传递关键字参数。您可以在创建后更改图形大小：

import statsmodels.api as sm
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

PERIOD = 48*180
g = np.random.default_rng(20211225)
y = np.cos(2 * np.pi * np.linspace(0, 10.0, 10*PERIOD))
y += g.standard_normal(y.shape)

decomp_viz = sm.tsa.seasonal_decompose(y, period=PERIOD)
fig = decomp_viz.plot()
fig.set_size_inches((16, 9))
# Tight layout to realign things
fig.tight_layout()
plt.show()

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或者，您也可以通过更改MPL来进行相同的操作。

import statsmodels.api as sm
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Change default figsize
plt.rc("figure",figsize=(20,20))

PERIOD = 48*180
g = np.random.default_rng(20211225)
y = np.cos(2 * np.pi * np.linspace(0, 10.0, 10*PERIOD))
y += g.standard_normal(y.shape)

decomp_viz = sm.tsa.seasonal_decompose(y, period=PERIOD)
decomp_viz.plot()
plt.show()

它会产生(对我的屏幕来说太大了)

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