小米官宣：2023年上半年出貨量中國第一！
今日早間，小米電視官方微博帶來消息，稱2023年小米電視上半年出貨量達到了中國第一，同時還表示小米電視的巨屏風暴即將開始。“公布一個好消息2023年#小米電視上半年出貨量中國
在本文中，我將展示如何使用遞歸圖 Recurrence Plots 來描述不同類型的時間序列。我們將查看具有500個數(shù)據(jù)點的各種模擬時間序列。我們可以通過可視化時間序列的遞歸圖并將其與其他已知的不同時間序列的遞歸圖進行比較，從而直觀地表征時間序列。
Recurrence Plots（RP）是一種用于可視化和分析時間序列或動態(tài)系統(tǒng)的方法。它將時間序列轉(zhuǎn)化為圖形化的表示形式，以便分析時間序列中的重復(fù)模式和結(jié)構(gòu)。Recurrence Plots 是非常有用的，尤其是在時間序列數(shù)據(jù)中存在周期性、重復(fù)事件或關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)時。
Recurrence Plots 的基本原理是測量時間序列中各點之間的相似性。如果兩個時間點之間的距離小于某個給定的閾值，就會在 Recurrence Plot 中繪制一個點，表示這兩個時間點之間存在重復(fù)性。這些點在二維平面上組成了一種圖像。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def recurrence_plot(data, threshold=0.1): """ Generate a recurrence plot from a time series. :param data: Time series data :param threshold: Threshold to determine recurrence :return: Recurrence plot """ # Calculate the distance matrix N = len(data) distance_matrix = np.zeros((N, N)) for i in range(N): for j in range(N): distance_matrix[i, j] = np.abs(data[i] - data[j]) # Create the recurrence plot recurrence_plot = np.where(distance_matrix <= threshold, 1, 0) return recurrence_plot上面的代碼創(chuàng)建了一個二進制距離矩陣，如果時間序列i和j的值相差在0.1以內(nèi)（閾值），則它們的值為1，否則為0。得到的矩陣可以看作是一幅圖像。
接下來我們將可視化白噪聲。首先，我們需要創(chuàng)建一系列模擬的白噪聲:
# Set a seed for reproducibility np.random.seed(0) # Generate 500 data points of white noise white_noise = np.random.normal(size=500) # Plot the white noise time series plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(white_noise, label='White Noise') plt.title('White Noise Time Series') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Value') plt.legend() plt.grid(True) plt.show()
遞歸圖為這種白噪聲提供了有趣的可視化效果。對于任何一種白噪聲，圖看起來都是一樣的:
# Generate and plot the recurrence plot recurrence = recurrence_plot(white_noise, threshold=0.1) plt.figure(figsize=(8, 8)) plt.imshow(recurrence, cmap='binary', origin='lower') plt.title('Recurrence Plot') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Time') plt.colorbar(label='Recurrence') plt.show()
可以直觀地看到一個嘈雜的過程。可以看到圖中對角線總是黑色的。
接下來讓我們看看隨機游走（Random Walk）是什么樣子的:
# Generate 500 data points of a random walk steps = np.random.choice([-1, 1], size=500) # Generate random steps: -1 or 1 random_walk = np.cumsum(steps) # Cumulative sum to generate the random walk # Plot the random walk time series plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(random_walk, label='Random Walk') plt.title('Random Walk Time Series') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Value') plt.legend() plt.grid(True) plt.show()
# Generate and plot the recurrence plot recurrence = recurrence_plot(random_walk, threshold=0.1) plt.figure(figsize=(8, 8)) plt.imshow(recurrence, cmap='binary', origin='lower') plt.title('Recurrence Plot') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Time') plt.colorbar(label='Recurrence') plt.show()
SARIMA(4,1,4)(1,0,0,12)的模擬數(shù)據(jù)
from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX # Define SARIMA parameters p, d, q = 4, 1, 4 # Non-seasonal order P, D, Q, s = 1, 0, 0, 12 # Seasonal order # Simulate data model = SARIMAX(np.random.randn(100), order=(p, d, q), seasonal_order=(P, D, Q, s), trend='ct') fit = model.fit(disp=False) # Fit the model to random data to get parameters simulated_data = fit.simulate(nsimulatinotallow=500) # Plot the simulated time series plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(simulated_data, label=f'SARIMA({p},asoweqmqs,{q})({P},{D},{Q},{s})') plt.title('Simulated Time Series from SARIMA Model') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Value') plt.legend() plt.grid(True) plt.show()
recurrence = recurrence_plot(simulated_data, threshold=0.1) plt.figure(figsize=(8, 8)) plt.imshow(recurrence, cmap='binary', origin='lower') plt.title('Recurrence Plot') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Time') plt.colorbar(label='Recurrence') plt.show()
def logistic_map(x, r): """Logistic map function.""" return r * x * (1 - x) # Initialize parameters N = 500 # Number of data points r = 3.9 # Parameter r, set to a value that causes chaotic behavior x0 = np.random.rand() # Initial value # Generate chaotic time series data chaotic_data = [x0] for _ in range(1, N): x_next = logistic_map(chaotic_data[-1], r) chaotic_data.append(x_next) # Plot the chaotic time series plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(chaotic_data, label=f'Logistic Map (r={r})') plt.title('Chaotic Time Series') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Value') plt.legend() plt.grid(True) plt.show()
recurrence = recurrence_plot(chaotic_data, threshold=0.1) plt.figure(figsize=(8, 8)) plt.imshow(recurrence, cmap='binary', origin='lower') plt.title('Recurrence Plot') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Time') plt.colorbar(label='Recurrence') plt.show()
作為最后一個例子，讓我們看看從2013年10月28日至2023年10月27日的標準普爾500指數(shù)真實數(shù)據(jù):
import pandas as pd df = pd.read_csv('standard_and_poors_500_idx.csv', parse_dates=True) df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) df.set_index('Date', inplace = True) df.drop(columns = ['Open', 'High', 'Low'], inplace = True) df.plot() plt.title('S&P 500 Index - 10/28/2013 to 10/27/2023') plt.ylabel('S&P 500 Index') plt.xlabel('Date');
recurrence = recurrence_plot(df['Close/Last'], threshold=10) plt.figure(figsize=(8, 8)) plt.imshow(recurrence, cmap='binary', origin='lower') plt.title('Recurrence Plot') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Time') plt.colorbar(label='Recurrence') plt.show()
選擇合適的相似性閾值是 遞歸圖分析的一個關(guān)鍵步驟。較小的閾值會導(dǎo)致更多的重復(fù)模式，而較大的閾值會導(dǎo)致更少的重復(fù)模式。閾值的選擇通常需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特性和分析目標進行調(diào)整。
這里我們不得不調(diào)整閾值，最終確得到的結(jié)果為10，這樣可以獲得更大的對比度。上面的遞歸圖看起來很像隨機游走遞歸圖和無規(guī)則的混沌數(shù)據(jù)的混合體。
在本文中，我們介紹了遞歸圖以及如何使用Python創(chuàng)建遞歸圖。遞歸圖給了我們一種直觀表征時間序列圖的方法。遞歸圖是一種強大的工具，用于揭示時間序列中的結(jié)構(gòu)和模式，特別適用于那些具有周期性、重復(fù)性或復(fù)雜結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)。通過可視化和特征提取，研究人員可以更好地理解時間序列數(shù)據(jù)并進行進一步的分析。
從遞歸圖中可以提取各種特征，以用于進一步的分析。這些特征可以包括重復(fù)點的分布、Lempel-Ziv復(fù)雜度、最長對角線長度等。
遞歸圖在多個領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用，包括時間序列分析、振動分析、地震學、生態(tài)學、金融分析、生物醫(yī)學等。它可用于檢測周期性、異常事件、相位同步等。
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