在Python中，简单的指数平滑预测不是基于实际数据绘制的

Question

我正在使用statsmodels包中的SimpleExpSmoothing。我创建了一个时序数据帧。我能够为预测和实际数据创建曲线图。但当我尝试将它们绘制在一起时，它们会显示为单独的图。我想在实际数据的基础上绘制预测图。

我使用的是statsmodel 0.9.0、python 3.6.8和matplotlib 3.0.2

# Simple Exponential Smoothing
fit1 = SimpleExpSmoothing(df1).fit(smoothing_level=0.2,optimized=False)
fcast1 = fit1.forecast(12).rename(r'$\alpha=0.2$')
# plot
fcast1.plot(marker='o', color='blue', legend=True)
fit1.fittedvalues.plot(marker='o',  color='blue')



fit2 = SimpleExpSmoothing(df1).fit(smoothing_level=0.6,optimized=False)
fcast2 = fit2.forecast(12).rename(r'$\alpha=0.6$')
# plot
fcast2.plot(marker='o', color='red', legend=True)
fit2.fittedvalues.plot(marker='o', color='red')


fit3 = SimpleExpSmoothing(df1).fit()
fcast3 = fit3.forecast(12).rename(r'$\alpha=%s$'%fit3.model.params['smoothing_level'])
# plot
fcast3.plot(marker='o', color='green', legend=True)
fit3.fittedvalues.plot(marker='o', color='green')

df1.plot()

plt.show()

我有两个图，一个是所有预测图，另一个是实际数据图。我想要一个图与预测的顶部实际。

Answer 1

这与Statsmodels无关，它只是Pandas绘图的工作方式。确保它们都绘制在同一图形中的一种方法是自己构造图形，然后显式地传递轴：

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()

# ...

fcast1.plot(ax=ax, marker='o', color='blue', legend=True)
fit1.fittedvalues.plot(ax=ax, marker='o',  color='blue')

# etc.

df1.plot(ax=ax)