※この記事は自分の学習と効率化のために、ChatGPTに書いてもらったものをベースとしています。
画像と赤文字で記載されている箇所などは私のコメントや感想部分です。
１１．時系列分析とレイアウト・保存
時系列分析手法の紹介
時系列分析は、時間の経過に伴って観測されるデータの動向や周期性を捉え、未来の予測を行うための手法です。以下に代表的なモデルを紹介します。
1. ARIMAモデル:
ARIMA（AutoRegressive Integrated Moving Average）モデルは、AR（自己回帰）モデルとMA（移動平均）モデルを組み合わせたものです。I: は差分のオーダーを示しており、非定常な時系列データを定常に変換するために使用されます。このモデルは、多くの時系列データの予測に適用されています。
時系列データのプロットとそのレイアウト調整方法
matplotlibを使用して、時系列データのプロットとレイアウトの調整を行います。
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
# 仮の時系列データの生成
date_rng = pd.date_range(start='2020-01-01', end='2020-12-31', freq='D')
ts = pd.Series(np.random.randn(len(date_rng)), index=date_rng)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
ts.plot(ax=ax)
ax.set_title('Random Time Series Data')
ax.set_xlabel('Date')
ax.set_ylabel('Value')
plt.tight_layout() # レイアウトの調整
plt.show()
グラフの保存方法
matplotlibでは、savefig: 関数を使用して、作成したグラフを画像ファイルとして保存することができます。
fig.savefig('timeseries_plot.png', dpi=300, bbox_inches='tight')上記のコードは、timeseries_plot.png: という名前で、DPIを300として、余白を最小にしてグラフを保存します。
この記事では、時系列分析の基本的な手法であるARIMAモデルを紹介し、matplotlibを使用して時系列データのプロットとレイアウトの調整方法、そしてグラフの保存方法を学びました。
