Statsmodels.api.tsa.seasonal_decompose plot figsize答案

【问题标题】：Statsmodels.api.tsa.seasonal_decompose plot figsizeStatsmodels.api.tsa.seasonal_decompose plot figsize
【发布时间】：2022-01-19 10:41:38
【问题描述】：

我正在使用statsmodels.api.tsa.seasonal_decompose 对时间序列进行一些季节性分析。

我是用

设置的

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

然后尝试使用可视化它

decomp_viz.plot()

输出很小所以我尝试使用标准的matplotlib命令

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

但是，这得到了警告：

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

文档说 matplotlib.figure.Figure 是从 DecomposeResult.plot 返回的，所以我不确定为什么会发生此错误。

我的statsmodels 版本是0.13.1，我知道该文档是针对0.14.0 的，但conda 说该版本不存在，我无法更新。

任何想法将不胜感激。

【问题讨论】：

标签： python-3.x statsmodels

【解决方案1】：

DecomposeResult.plot 不传递关键字参数。您可以在创建后更改图形大小：

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 来做同样的事情。

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()

产生（裁剪为我的屏幕太大）

【讨论】：