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एक्सप्लोरेशन

आप शायद अक्सर प्लॉट बनाते होंगे, लेकिन इस कोर्स में यह ज़रूरी है कि आप स्पष्ट रूप से नियंत्रित कर सकें कि अलग-अलग टाइम सीरीज़ किस axis पर प्लॉट हों. यह बाद में आपकी टाइम सीरीज़ प्रेडिक्शंस का आकलन करने में महत्वपूर्ण होगा.

यहाँ आपका कार्य 1972 से 2018 तक की मासिक US कैंडी प्रोडक्शन का एक डेटासेट प्लॉट करना है.

विशेष रूप से, आप इंडस्ट्रियल प्रोडक्शन इंडेक्स IPG3113N प्लॉट कर रहे हैं. यह USA में प्रति माह बनने वाले शुगर और कन्फेक्शनरी प्रोडक्ट्स की कुल मात्रा है, जिसे January 2012 की प्रोडक्शन के प्रतिशत के रूप में मापा गया है. इसलिए 120 का मतलब January 2012 की इंडस्ट्रियल प्रोडक्शन का 120% होगा.

देखिए कि समय के साथ यह मात्रा कैसे बदली है और वर्ष भर में इसका पैटर्न क्या रहता है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में ARIMA Models

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • matplotlib.pyplot इम्पोर्ट करें और उसे plt उपनाम दें, तथा pandas इम्पोर्ट करें और उसे pd उपनाम दें.
  • pandas का उपयोग करके 'candy_production.csv' टाइम सीरीज़ लोड करें, इंडेक्स को 'date' कॉलम पर सेट करें, डेट्स पार्स करें और इसे वैरिएबल candy को असाइन करें.
  • DataFrame की .plot() मेथड का उपयोग करके टाइम सीरीज़ को axis ax1 पर प्लॉट करें. फिर प्लॉट दिखाएँ.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Import modules
import ____ as ____
import ____ as ____

# Load in the time series
candy = pd.____('candy_production.csv', 
            ____='____',
            ____=____)

# Plot and show the time series on axis ax1
fig, ax1 = plt.subplots()
____.____(ax=____)
____
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