PyFlux是一個用於時間序列分析和預測的庫，用戶可以從一系列靈活的建模和推斷選項中進行選擇，並將輸出用於預測和回顧，用戶可以構建一個完整的概率模型，其中數據y和潛在變量（參數） 通過聯合概率p（y，z）將z視爲隨機變量。概率方法的優勢在於，它可以更完整地顯示不確定性，這對於諸如預測之類的時間序列任務非常重要。 用戶可以在同一統一API中簡單地使用“最大似然”估計來提高速度。
PyFlux中實現了衆多時間序列分析模型：ARIMA，VAR、GARCH等等，以下圖片展示了其中所有的模型方法：
這個庫安裝非常方便，其中的方法調用也非常方便，每個模型都在原理上進行了解釋，其中的各種參數、方法都讓人通俗易懂。並且每個模型都有代碼示例。個人在用的時候覺得非常方便。 PyFlux官網地址：https://pyflux.readthedocs.io/en/latest/index.html