Statsmodels.api.tsa.seasonal_decompose 图 Figsize

Question

我用来statsmodels.api.tsa.seasonal_decompose对时间序列进行一些季节性分析。

我设置它使用

decomp_viz = sm.tsa.seasonal_decompose(df_ts['NetConsumption'], period=48*180)

然后尝试使用它来可视化它

decomp_viz.plot()

输出很小，所以我尝试使用标准 matplotlib 命令

decomp_viz.plot(figsize=(20,20))

然而，这得到了警告：

TypeError: plot() got an unexpected keyword argument 'figsize'

文档说 amatplotlib.figure.Figure是从返回的DecomposeResult.plot，所以我不确定为什么会发生这个错误。

我的版本statsmodels是0.13.1，我知道文档是针对的0.14.0，但 conda 说该版本不存在，我无法更新到它。

任何想法将不胜感激。

Answer 1

DecomposeResult.plot不传递关键字参数。您可以在创建图形后更改其大小：

import statsmodels.api as sm
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

PERIOD = 48*180
g = np.random.default_rng(20211225)
y = np.cos(2 * np.pi * np.linspace(0, 10.0, 10*PERIOD))
y += g.standard_normal(y.shape)

decomp_viz = sm.tsa.seasonal_decompose(y, period=PERIOD)
fig = decomp_viz.plot()
fig.set_size_inches((16, 9))
# Tight layout to realign things
fig.tight_layout()
plt.show()

或者，您可以通过更改 MPL rc.local 来执行相同的操作。

import statsmodels.api as sm
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Change default figsize
plt.rc("figure",figsize=(20,20))

PERIOD = 48*180
g = np.random.default_rng(20211225)
y = np.cos(2 * np.pi * np.linspace(0, 10.0, 10*PERIOD))
y += g.standard_normal(y.shape)

decomp_viz = sm.tsa.seasonal_decompose(y, period=PERIOD)
decomp_viz.plot()
plt.show()

它产生（裁剪对于我的屏幕来说太大了）