pyramid.arima库在python中使用方法_pmdarima

from pyramid.arima import ARIMA, auto_arima在python中运行失败，搜索资料后发现，pyramid-arima库可能已经有了更新或更改，导致之前的安装命令不再适用。

所以下面是正确的步骤。

Pyramid-ARIMA库已经被整合到另一个库中，即pmdarima（也称为pmdarima或Pyramid）库。你可以使用pmdarima来运行ARIMA模型和auto_arima函数。

步骤1：安装pmdarima库

确保你已经安装了Python，并使用pip安装'pmdarima'库。打开终端或命令提示符，运行以下命令：

pip install pmdarima

 步骤2：导入所需模块

在你的Python脚本或交互式环境中，首先导入需要的模块：

import pmdarima as pm

步骤3：使用ARIMA模型和auto_arima函数

现在，你可以使用'pmdarima'库中的ARIMA模型和auto_arima函数来拟合时间序列数据和选择最佳模型了。以下是示例代码：

# 假设你的时间序列数据存储在变量data中
# 例如：data = [10, 20, 30, 40, 50, ...]
# 注意：这里的data需要是一个时间序列列表或数组。
 
# 使用auto_arima函数选择最佳ARIMA模型
best_model = pm.auto_arima(data, seasonal=False, stepwise=True, suppress_warnings=True)
 
# 输出最佳模型的阶数
print(best_model.order)
 
# 创建ARIMA模型对象并拟合数据
model = pm.ARIMA(order=(p, d, q))  # 替换p, d, q为实际的ARIMA阶数参数
model.fit(data)
 
# 进行预测，例如预测未来5个时间步的值
forecast = model.predict(n_periods=5)
print(forecast)

注意，使用'pmdarima'库时，auto_arima函数的使用方法和参数与之前提到的pyramid.arima库中的相同，但是库的导入和名称略有不同。

希望这可以帮助你在Python中使用'pmdarima'库进行ARIMA建模和预测。如果有任何进一步的问题，请随时向我询问。