蟒蛇。当自定义时间序列图func中增加滞后数时，Jupyter内核会停止

Question

我有以下代码，它定义了时间序列图功能并显示了更多的统计信息

    def tsplot(y, lags=None, figsize=(12, 7), style='bmh'):
    if not isinstance(y, pd.Series):
        y = pd.Series(y)
    with plt.style.context(style):    
        fig = plt.figure(figsize=figsize)
        layout = (2, 2)
        ts_ax = plt.subplot2grid(layout, (0, 0), colspan=2)
        acf_ax = plt.subplot2grid(layout, (1, 0))
        pacf_ax = plt.subplot2grid(layout, (1, 1))

        y.plot(ax=ts_ax)
        ts_ax.set_title('Time Series Analysis Plots')
        smt.graphics.plot_acf(y, lags=lags, ax=acf_ax, alpha=0.5)
        smt.graphics.plot_pacf(y, lags=lags, ax=pacf_ax, alpha=0.5)

        print("Adfuller: p=%f" % sm.tsa.stattools.adfuller(y)[1])

        plt.tight_layout()
    return 
tsplot(dataset.Users, lags=30)

尝试以不同的滞后数量打印我的数据图我遇到了问题。当滞后= 10时，一切都运行良好，例如，当我将滞后数量增加到30-35 Jupyter内核关闭时（可能它没有，但我等了大约20分钟并且没有结果）。例如，它也适用于滞后= 31，而不是滞后= 32。我没有在这里找到任何依赖。试图在Jupyter和Jupyter实验室这样做。无法弄清楚是什么问题。

数据集包含300天的一些观察结果。

我在时间序列分析方面比较新。非常感谢任何帮助，找出当滞后数量增加时，这个功能为什么不起作用。