python根据历史数据，预测未来数据

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# 清除警告
import warnings
from random import randrange

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
from statsmodels.api import tsa
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf plot_pacf
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

warnings.filterwarnings（“ignore“）

sns.set_style（“whitegrid“）
sns.set_style（{“font.sans-serif“: [“simhei“]}）


def generate_data（start_date end_date）:
    df = pd.Dataframe（
        [300 + np.log（i + 10） * 2 + randrange（10） for i in range（289）]
        columns=[“income“]
        index=pd.date_range（start_date end_date freq=“D“）
    ）

    return df


data = generate_data（“20190101“ “20191016“）
data[“income“] = data[“income“].astype（“float64“）
data.head（）

# 绘制时序图
# dat

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件        2552  2019-11-17 20:54  ARIMA.py
     文件      132261  2019-11-17 20:56  鍟嗗搧閿€鍞棰勬祴鍥?jpg