Python中自相關函數是一個非常重要的概念，它能夠幫助我們理解時間序列數據的相互關系，據此進行預測和控制。在時間序列數據中，自相關函數可以計算某一時間點和其它時間點之間的相關性，這為我們研究時間序列數據提供了一個有效的工具。

自相關函數最初由英國數學家和統計學家高才略和布魯克斯在1927年首次提出，現在已經成為時間序列分析中一個基礎性的概念。Python作為一種流行的編程語言，在處理時間序列數據時也提供了很多便利的工具，下面我們就來看一下Python中的自相關計算。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def autocorrelation(x):
result = np.correlate(x, x, mode='full')
return result[result.size // 2:]
x = np.random.randn(100)
acf = autocorrelation(x)
plt.plot(acf)
plt.title('Autocorrelation function')
plt.xlabel('Lag')
plt.ylabel('ACF')
plt.show()

在上面的代碼中，我們通過numpy庫計算了自相關函數，然后使用matplotlib庫進行可視化展示。我們使用了隨機生成的數據x，計算了其自相關函數。其中np.correlate函數指定了mode參數為'full'，這意味著計算全部的自相關函數，而不僅僅是非負滯后部分。

最后，我們使用matplotlib庫將自相關函數可視化展示，x軸代表滯后時間，y軸代表相關性值。我們可以看到自相關函數圖像呈現出循環的形式，這說明數據之間的相互關系有一個周期性的規律。

正如我們所看到的，Python中計算自相關函數非常方便，這為我們在分析時間序列數據時提供了極大的幫助。