自相關函數是衡量時間序列數據隨著時間推移自身特性的方法之一。使用Python可以快速地計算出自相關函數并進行可視化分析。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 構造時間序列數據
np.random.seed(0)
ts_data = np.cumsum(np.random.randn(365))
# 計算自相關函數
def autocorrelation(x, t):
return np.corrcoef(np.array([x[0:len(x)-t], x[t:len(x)]]))
lags = range(1, 31)
r = np.array([autocorrelation(ts_data, lag)[0][1] for lag in lags])
# 可視化自相關函數
plt.bar(lags, r)
plt.xlabel('Lags')
plt.ylabel('Autocorrelation')
plt.title('Autocorrelation Plot')
plt.show()

以上代碼首先生成了一個長度為365的時間序列數據，并使用autocorrelation函數計算出了30個滯后值的自相關系數。最后通過matplotlib庫繪制出了自相關函數圖，可以直觀地看出滯后值與自相關系數之間的關系。