time = np.arange(200) values = np.random.randn(200)*100 plot_time_series(time, values, label=''White Noise'')

本文插图
非平稳时间序列
到目前为止 ， 我们看到的时间序列总是遵循某种模式 ， 这种时间序列称为平稳序列 。 让我们创建一个非平稳时间序列:
big_event = np.zeros(250) big_event[-50:] = np.arange(50)*-50 non_stationary = seasonal_upward + big_event time_seasonal = np.arange(250) plot_time_series(time_seasonal, non_stationary, label=''Non-stationary Time Series'')

本文插图
最后
时间序列分析是数据科学领域的一个大领域 ， 对时间序列分析的全面理解需要机器学习、统计知识以及领域专业知识 。

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