python - 无法使用 matplotlib 绘制预测的时间序列值

Question

我试图绘制我的实际时间序列值和预测值，但它给了我这个错误:

ValueError: view limit minimum -36816.95989583333 is less than 1 and is an invalid Matplotlib date value. This often happens if you pass a non-datetime value to an axis that has datetime units

我正在使用 statsmodels将 arima 模型拟合到数据中。

这是我的数据示例:

datetime             value
2017-01-01 00:00:00  10.18
2017-01-01 00:15:00  10.2
2017-01-01 00:30:00  10.32
2017-01-01 00:45:00  10.16
2017-01-01 01:00:00  9.93
2017-01-01 01:15:00  9.77
2017-01-01 01:30:00  9.47
2017-01-01 01:45:00  9.08

这是我的代码:

mod = sm.tsa.statespace.SARIMAX(
    subset,
    order=(1, 1, 1),
    seasonal_order=(1, 1, 1, 12),
    enforce_stationarity=False,
    enforce_invertibility=False
)

results = mod.fit()
pred_uc = results.get_forecast(steps=500)
pred_ci = pred_uc.conf_int(alpha = 0.05)

# Plot
fig = plt.figure(figsize=(12, 8))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax.plot(subset,color = "blue")
ax.plot(pred_uc.predicted_mean, color="black", alpha=0.5, label='SARIMAX')
plt.show()

知道如何解决这个问题吗？

Answer 1

这应该是关于您如何提供数据的问题。datetime values 必须是 values 的索引在您的数据中 subset变量，因此，以下工作。
我在您提供的代码之前按如下方式导入了数据:

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

import pandas as pd

import statsmodels.api as sm

subset = pd.Series(

[

    10.18, 10.2 , 10.32,
    10.16, 9.93, 9.77,
    9.47, 9.08

]

, index=pd.date_range(

    start='2017-01-01T00:00:00.000',

    end='2017-01-01T01:45:00.000',

    freq='15T'

)  )

我相信，我得到了你想要的情节(它被剪掉了):
.
我在 Python 3 中使用了这些版本的库:
矩阵库。 版本
'3.1.2'
NumPy 。 版本
'1.17.4'
Pandas 。 版本
'0.25.3'
统计模型。 版本
'0.12.0'