plot_series#

plot_series(*series, labels=None, markers=None, colors=None, title=None, x_label=None, y_label=None, ax=None, pred_interval=None)[source]#

绘制一个或多个时间序列。

此函数允许您通过 series 在一个图上绘制一个或多个时间序列。用于比较不同的时间序列。

生成的图包含绘制在图上的时间序列数据，默认 x 轴为时间（可通过 x_label 更改），y 轴为时间序列值（可通过 y_label 重命名），以及通过 labels 解释每个时间序列含义的标签，通过 markers 为数据点添加标记。您还可以通过 colors 为每个时间序列指定自定义颜色，并通过 title 为图添加标题。如果预测区间可用，可以使用 pred_interval 添加它们，它们可以叠加在图上以可视化不确定性。

参数：
seriespd.Series 或 pd.Series 可迭代对象

一个或多个时间序列

labels列表，默认 = None

时间序列的名称，将显示在图例中

markers: 列表，默认 = None

数据点的标记，如果为 None，默认使用标记“o”。列表的长度必须与时间序列的数量匹配。

colors: 列表，默认 = None

用于绘制每个时间序列的颜色。必须包含每个时间序列的一种颜色。

title: str，默认 = None

用作图形主标题的文本

pred_interval: pd.DataFrame，默认 = None

forecaster.predict_interval() 的输出。包含置信区间的下限和上限列。

axmatplotlib 轴，可选

用于绘图的轴，如果为 None，则创建并返回一个新图。

返回：
figplt.Figure

它管理最终的视觉外观和布局。创建一个新图或激活一个现有图。

axplt.Axis

包含图的轴。如果 ax 为 None，则创建并返回一个新图。如果 ax 不为 None，则返回同一个 ax 并添加图。

示例

>>> from sktime.utils.plotting import plot_series
>>> from sktime.datasets import load_airline
>>> y = load_airline()
>>> fig, ax = plot_series(y)
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