dataset = np.reshape(dataset, (dataset.shape[0], 4))

这段代码的作用是将一个Numpy数组 dataset 从原来的形状（shape）转换为一个新的形状，即（dataset.shape[0], 4）。新的形状中第一个维度的大小与原来相同，第二个维度的大小为4。这里假设原来的 dataset 数组的形状为（m，n），其中 m 是样本数量，n 是特征数量。那么，转换后的新形状为（m，4），即每个样本现在被表示为一个长度为4的特征向量。该操作可以用于数据预处理，将原始数据转换为模型所需的输入格式。

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import numpy as np import math import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt # 生成数据 dataset = [] for data in np.arange(0, 3, .01): data = math.sin(data * math.pi) dataset.append(data) dataset = np.array(dataset) dataset = dataset.astype('float32') max_value = np.max(dataset) min_value = np.min(dataset) scalar = max_value - min_value dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset)) # 创建数据集 look_back = 5 trainX, trainY = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): trainX.append(dataset[i:i+look_back]) trainY.append(dataset[i+look_back]) trainX = np.array(trainX) trainY = np.array(trainY) # 转换为张量 trainX = tf.convert_to_tensor(trainX) trainY = tf.convert_to_tensor(trainY) # 定义模型 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.SimpleRNN(32, input_shape=(look_back, 1)), tf.keras.layers.Dense(1) ]) # 编译模型 model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), loss=tf.keras.losses.MeanSquaredError()) # 训练模型 history = model.fit(trainX, trainY, epochs=100, batch_size=16, verbose=2) # 预测结果 predicted = [] for i in range(len(dataset) - look_back): x = np.array(dataset[i:i+look_back]) x = np.reshape(x, (1, look_back, 1)) y = model.predict(x) predicted.append(y[0][0]) # 反归一化 predicted = np.array(predicted) predicted = predicted * scalar # 绘图 plt.plot(dataset[look_back:], label='True Data') plt.plot(predicted, label='Predicted Data') plt.legend() plt.show()生成的真实值只有一半大小

根据您提供的代码，我猜测您可能是在对预测结果进行反归一化时出现了问题。在代码中，您将预测结果乘以了一个名为scalar的标量值，但是scalar的计算方式并没有给出。如果scalar的计算方式不正确，可能导致反归一化后的预测结果不准确。

另外，您在代码中没有给出任何关于预测结果大小的具体描述。如果您说生成的真实值只有一半大小，可能需要更多上下文信息才能理解您的意思。

datawin1, datawin2, datawin3, Currentout, Timeout = [], [], [], [], [] for i in range(look_back, len(dataset_feature)-look_back, 1): window = dataset_feature[i-look_back:i, 0:-1] window = np.reshape(window, (1, 6*look_back)) window = np.array(window) datawin1.append(window) datawin2.append(dataY[i-1]) Timeout.append(Time[i-1]) Currentout.append(Current[i-1]) datawin1 = np.array(datawin1) datawin2 = np.array(datawin2) datawin2 = np.reshape(datawin2, (datawin2.shape[0], datawin2.shape[1])) datawin1 = np.reshape(datawin1, (datawin1.shape[0], 6*look_back)) Timeout = np.array(Timeout) Currentout = np.array(Currentout) Timeout = np.reshape(Timeout, (Timeout.shape[0], 1)) Currentout = np.reshape(Currentout, (Currentout.shape[0], 1)) dataset_featureout = np.concatenate((datawin1, datawin2), axis=1)

这段代码看起来是在进行数据窗口化的操作，将原始数据集的某个时间段内的数据作为一个窗口，然后将这些窗口分别存储在 `datawin1` 和 `datawin2` 中。其中，`datawin1` 存储的是特征数据，`datawin2` 存储的是对应的标签数据。 `Timeout` 和 `Currentout` 分别存储了这些窗口中最后一个时间步的时间和电流数据。最后将 `datawin1` 和 `datawin2` 沿着列的方向进行拼接，形成新的特征数据集 `dataset_featureout`。整个操作中，`look_back` 参数用于指定时间窗口的长度，`np.reshape` 用于将数据转换为正确的形状以便后续处理。