文章系统阐述了如何使用 Python 对混沌时间序列进行分析，指出通过相空间重构可以在无系统方程条件下恢复动力学结构，并结合 Lyapunov 指数与分形维数判断混沌特性。内容重点解释了延迟时间与嵌入维数的选择逻辑，比较了多种常用方法的优劣，并讨论了噪声与有限样本对实际数据分析的影响。整体强调混沌分析需要多指标交叉验证，Python 在参数探索、可复现性与数据处理上的优势，使其成为混沌时间序列研究的重要工具，同时展望了其与数据驱动方法融合的发展趋势。