第一部分：prophet的介绍
选取一段chatgpt对该插件的解释，如下：
Prophet（预言家）是由Facebook开发的开源时间序列分析工具，旨在提供一个简单而强大的框架，用于预测时间序列数据。Prophet的设计目标是使时间序列分析更加可靠、易用，并且适用于各种类型的时间序列数据，无论是在商业、金融、自然资源、社会趋势等领域。
以下是Prophet的一些主要特点和优势：
自动检测季节性和节假日效应： Prophet能够自动检测并建模数据中的季节性和节假日效应，包括年度季节性、周季节性和特定的节假日。
可处理缺失数据和异常值： Prophet可以在存在缺失数据或异常值的情况下进行建模，减少了数据预处理的复杂性。
可解释性： Prophet生成的模型具有可解释性，可以通过分析分解后的成分来理解趋势、季节性和节假日效应对预测的影响。
灵活性： 用户可以根据实际情况，通过添加自定义的季节性和节假日效应来进一步改进模型。
支持多变量预测： Prophet支持对多变量时间序列数据进行预测，用户可以根据需要添加其他影响因素。
易用性： Prophet的API设计友好，使用简单，不需要过多的参数调整。
扩展性： Prophet是基于Stan概率编程语言构建的，因此可以通过调整参数来实现更复杂的建模和预测需求。
总之，Prophet是一个适用于时间序列分析的强大工具，尤其适合于那些对时间序列分析领域不太熟悉的用户。它的特点在于自动化的季节性和节假日效应检测，以及可解释性，使得用户能够更好地理解和预测时间序列数据的趋势和变化。
第二部分：prophet的安装方法
安装Prophet非常简单，可以通过以下步骤在Python环境中安装Prophet：
打开终端或命令提示符。
使用以下命令使用pip安装Prophet包：
pip install pystan==2.19.1.1
pip install prophet
请注意，上述安装步骤可能会根据您的系统和环境略有不同。如果您在安装过程中遇到任何问题，请查看Prophet的官方文档或社区支持。
安装完成后，您就可以在Python中导入Prophet并开始使用它进行时间序列分析和预测了。例如：
from prophet import Prophet
记得在导入和使用Prophet之前，确保您已经安装了必要的依赖库，并且Python的环境已经配置正确。
第三步：进行预测
完整代码如下：
import numpy as np
import pandas as pd
from prophet import Prophet
import matplotlib.pyplot as plt
# 示例数据，替换为您的实际数据
data =[{"时间":"2000/02","均值":0.266791999},{"时间":"2000/03","均值":0.310662061},{"时间":"2000/04","均值":0.378926367},{"时间":"2000/05","均值":0.377644122},{"时间":"2000/06","均值":0.509663224},{"时间":"2000/07","均值":0.559362471},{"时间":"2000/08","均值":0.600726485},{"时间":"2000/09","均值":0.533398926},{"时间":"2000/10","均值":0.425571382},{"时间":"2000/11","均值":0.344209075},{"时间":"2000/12","均值":0.276758969},....]
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体为SimHei
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
# 将数据转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
df['ds'] = pd.to_datetime(df['时间'])
df.rename(columns={'均值': 'y'}, inplace=True)
# 拆分训练测试数据
# split_index = int(len(df)*0.8)
# train = df[:split_index]
# test = df[split_index:]
train = df[:-12]
test = df[-12:]
# 初始化Prophet模型
model = Prophet(daily_seasonality=False)
# 添加节假日效应（如果适用）
# model.add_country_holidays(country_name='US')
# 训练模型
model.fit(train)
# 生成未来日期（未来5年，每月）
future = pd.date_range(start='2021-01', periods=60, freq='M')
future = pd.DataFrame({'ds': future})
# 进行预测
forecast = model.predict(future)
# 打印预测结果
print(forecast[['ds', 'yhat']].tail(60))
fig = model.plot_components(forecast)
# 分别设置trend成分的横纵坐标标签
for ax in fig.axes[:1]:
ax.set_xlabel("年份", fontsize=16)
ax.set_ylabel("趋势值", fontsize=16)
ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), fontsize=14)
ax.set_yticklabels(ax.get_yticklabels(), fontsize=14)
# 分别设置yearly成分的横纵坐标标签
for ax in fig.axes[1:]:
ax.set_xlabel("月份", fontsize=16)
ax.set_ylabel("季节性值", fontsize=16)
# 设置横坐标标签，这里以月份为例，根据实际情况调整
x_labels = ['一月', '三月','五月',
'七月', '九月', '十一月', '一月']
# 设置横坐标刻度和标签
ax.set_xticklabels(x_labels, fontsize=14)
ax.set_yticklabels(ax.get_yticklabels(), fontsize=14)
# 设置标题
#plt.title('自定义标题')
plt.tight_layout()
plt.savefig('F:/plot.jpg', dpi=600, format='jpg')
plt.show()
结果如下：
