Python是一種非常強大的編程語言，其強大的功能使得該語言在各個領域中表現出色，尤其是在機器學習中，Python更是擁有無可比擬的優勢。時序預測作為機器學習中重要的一環，也擁有著Python的強勁支持。Python有很多時序預測的包，其中比較有名的包有：statsmodels、pandas、matplotlib等。

statsmodels: 是Python中一個基于最新統計技術而成的統計建模和推斷庫，并且適用于許多其他領域。其中，時間序列分析功能較強，支持AR、ARIMA、ARMA等模型的建立和預測。

import statsmodels.api as sm
# 建立ARMA(2,1)模型
model = sm.tsa.ARMA(ts, (2, 1))
# 擬合數據
result = model.fit()
# 預測結果
predict = result.predict('2020-01-01', '2021-12-31')

pandas: 是Python中一個強力的數據分析庫，其在數據結構和操作上非常方便和實用。在時間序列分析中，pandas提供了很多強大的功能，如支持rolling window、resampling等方法。

import pandas as pd
# 將時間戳轉換為Datetime類型
ts = pd.to_datetime(ts)
# 將ts設置為索引
ts.set_index('date', inplace=True)
# 對ts進行rolling window
roll_mean = ts['value'].rolling(window=12).mean()
roll_std = ts['value'].rolling(window=12).std()
# 對ts進行resampling
ts_5y = ts.resample('AS').mean()

matplotlib: 是Python中一個基于Numpy的2D繪圖庫，非常適合創建各種統計圖形，也可以用于時間序列預測，比如可以繪制預測結果的可視化圖形。

import matplotlib.pyplot as plt
# 繪制時間序列
plt.plot(ts)
# 繪制預測結果
plt.plot(predict)
# 顯示圖像
plt.show()

總的來說，在時序預測中，Python提供了非常多的便捷和優良的庫和工具，可以讓我們更加方便快速的進行時間序列預測分析。