CNN中的时间步长为features = features.values.reshape(features.shape[0], features.shape[1], 1)，将时间步长修改为3

如果要将CNN模型的时间步长修改为3，需要对输入数据进行相应的调整。假设原始数据的形状为 (samples, features)，其中 features 表示每个时间步的特征数，那么可以通过以下方式将时间步长修改为3：

import numpy as np

# 假设原始数据的形状为 (samples, features)
# 将特征数变为1，以便于后续的reshape操作
features = features.values.reshape(features.shape[0], features.shape[1], 1)

# 将数据按照时间步长3进行切片
slices = []
for i in range(len(features) - 2):
    slice = np.array(features[i:i+3, :])
    slices.append(slice)
slices = np.array(slices)

# 将数据reshape为适合CNN模型的形状
samples = slices.shape[0]
time_steps = slices.shape[1]
features = slices.shape[2]
data = slices.reshape(samples, time_steps, features)

在上述代码中，我们首先将原始数据的特征数变为1，以便于后续的reshape操作。然后，我们按照时间步长3进行切片，将每3个时间步的数据组成一个新的样本。最后，将数据reshape为适合CNN模型的形状，即 (samples, time_steps, features)。这样就成功地将CNN模型的时间步长修改为3了。