เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

พล็อตส่วนประกอบแต่ละอย่าง

นอกจากนี้ยังสามารถดึงค่าที่ได้จากการวิเคราะห์การแยกส่วน (decomposition) ของอนุกรมเวลาออกมาได้อีกด้วย โค้ดด้านล่างแสดงวิธีดึงส่วนประกอบที่สังเกตได้ (observed), แนวโน้ม (trend) และ noise (หรือส่วนที่เหลือ, resid) ออกมา

observed = decomposition.observed
trend = decomposition.trend
residuals = decomposition.resid

จากนั้นนำส่วนประกอบที่ดึงออกมาไปพล็อตกราฟแยกกันได้เลย

ออบเจ็กต์ decomposition ที่สร้างไว้ในแบบฝึกหัดที่แล้วมีอยู่ใน workspace ของคุณแล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การแสดงภาพข้อมูล Time Series ด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • ดึงส่วนประกอบ trend ออกจากออบเจ็กต์ decomposition
  • พล็อตส่วนประกอบ trend นี้

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Extract the trend component
trend = ____.____

# Plot the values of the trend
ax = ____.____(figsize=(12, 6), fontsize=6)

# Specify axis labels
ax.set_xlabel('Date', fontsize=10)
ax.set_title('Seasonal component the CO2 time-series', fontsize=10)
plt.show()
แก้ไขและรันโค้ด