Python 使用Streamlight显示时间序列的问题

我试图用Streamlight显示预测时间序列，但我被卡住了，因为我不知道首先应该做什么，bcs for timeseries我使用jupyter笔记本，我搞不清楚如何用Streamlight显示它（固定的问题，等等）。你们能给我一些参考资料吗？非常感谢。 这是我在spyder中的代码（我只是显示了原始数据和图表，是的，我被部署我的预测卡住了）

关于下面的代码，我不知道它是否正确，因为timeseries根本没有通过平稳测试，预测可能会出错

data = data [66:]
for a in range(1,30):
    model = ARIMA (data, order = (1, 1, 1))
    model_fit = model.fit(disp=False)
    yhat = model_fit.predict(len(data), len(data), typ='levels')
    data = data.append(yhat)
    st.write(yhat)
    # We display the prediction to see when it passes 0
if st.checkbox('Show hasil prediksi'):
    st.subheader('data prediction')
    st.write(yhat)

---

我希望你们都能理解我的不理解和质疑！提前谢谢你

听起来你有两个问题——一个是关于Streamlight的，另一个是关于时间序列平稳性的

如果您试图在本地为streamlit模型提供服务，只需在插入文件路径的位置执行

streamlit运行my_file.py

。您的计算机/虚拟环境上必须安装Streamlight。如果您试图在服务器上部署应用程序，请查看Streamlight部署指南。Heroku可能是最简单的免费部署

如果您的数据不是平稳的，并且存在季节性成分，那么您将需要SARIMA而不是ARIMA

如果您想尝试使用p、d、q、p、d、q自动选择SARIMA的值，或者在拟合之前执行任何变换，则可能会有所帮助。它包装了使用statsmodels SARIMAX的pmdarima

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Rob Hyndman和George Athanasopoulos合著的《预测原理与实践》（）是一本关于时间序列的免费电子书。

非常感谢您的帮助！但很抱歉，我之前的意思是显示图形而不是部署..我混淆了显示和部署..是的，我真正想问的是在jupyter笔记本中，我做所有预测的事情，但在Streamlight（我使用spyder）中，我必须检查静止，假设，acf pacf和所有关于静止的东西来显示我的预测？再次感谢您！在我尝试做所有固定的事情之前，我遇到了这样一个错误：“ufunc的循环不支持没有可调用日志方法的函数类型的参数0”。如果不想使用Jupyter笔记本，您可以使用Python脚本检查平稳性。一般来说，我只是在Jupyter笔记本上以交互方式完成所有这些。我只会在你想有一个能告诉人们如何检查平稳性的应用程序时使用Streamlight。我不知道你的错误。

data = data [66:]
for a in range(1,30):
    model = ARIMA (data, order = (1, 1, 1))
    model_fit = model.fit(disp=False)
    yhat = model_fit.predict(len(data), len(data), typ='levels')
    data = data.append(yhat)
    st.write(yhat)
    # We display the prediction to see when it passes 0
if st.checkbox('Show hasil prediksi'):
    st.subheader('data prediction')
    st.write(yhat)