def create_dataset(data, days_for_train=5) -> (np.array, np.arr

def create_dataset(data, days_for_train=5) -> (np.array, np.array):
该函数接受两个参数：data和days_for_train。其中data是一个数组，包含了数据集中的所有数据，而days_for_train是指定了用于训练的天数，默认值为5。

函数将原始数据集按照给定的天数划分成不同的训练集和测试集，其中训练集用于训练模型，而测试集用于测试模型的性能。返回值是两个数组，分别表示训练集和测试集。

函数内部首先使用numpy库的reshape函数将原始数据集转换成一个二维的矩阵，并按照给定的天数分割成一个二维的训练集矩阵和一个一维的测试集向量。然后，对训练集矩阵进行归一化处理，使得每一列的数据都在0到1之间。最后，返回两个数组，分别表示归一化后的训练集矩阵和测试集向量。

该函数的返回值可以直接用于训练模型和预测模型在未来一天的走势。在进行模型训练之前，通常需要对数据进行可视化和分析，以便更好地了解数据的特点和规律，从而选取合适的模型进行训练。同时，在应用该函数时，需要根据实际情况调整训练集和测试集的划分，以便提高模型的准确度和泛化性能。

相关问题

predictions = [] for i in range(len(val_dataset.columns)): if i == 0: predictions.append(np.mean(train_dataset[train_dataset.columns[-30:]].values, axis=1)) if i < 31 and i > 0: predictions.append(0.5 * (np.mean(train_dataset[train_dataset.columns[-30+i:]].values, axis=1) + \ np.mean(predictions[:i], axis=0))) if i > 31: predictions.append(np.mean([predictions[:i]], axis=1)) predictions = np.transpose(np.array([row.tolist() for row in predictions])) 作用分析

这段代码的作用是生成一组预测值（predictions）。

首先，通过循环遍历数据集的每一列，其中第一列（i==0）的预测值是训练集（train_dataset）中最后30列数据的平均值（np.mean(train_dataset[train_dataset.columns[-30:]].values, axis=1)）。

对于其他列，i在1到31之间时，预测值是前i-1个预测值和训练集中后30+i列数据的平均值的平均值（0.5 * (np.mean(train_dataset[train_dataset.columns[-30+i:]].values, axis=1) + np.mean(predictions[:i], axis=0))）。

当i大于31时，预测值是前i-1个预测值的平均值的平均值（np.mean([predictions[:i]], axis=1)）。

最后，将生成的所有预测值转置为矩阵（np.transpose）并返回。

dataset = df1.values np.random.shuffle(dataset)和arr = df1.values np.random.shuffle(arr)有什么区别

这两个代码有一些细微的区别。

- `dataset = df1.values`：将 DataFrame `df1` 转换为 NumPy 数组 `dataset`。
- `arr = df1.values`：同样将 DataFrame `df1` 转换为 NumPy 数组 `arr`。

这两行代码的作用是完全相同的，都是将 DataFrame 转换为 NumPy 数组。但是，如果接下来的代码中使用的变量名称不同，那么这两个代码的影响将会不同。

- `np.random.shuffle(dataset)`：在原地对 `dataset` 数组进行乱序操作。由于 `dataset` 是一个变量，它指向了一个内存地址，所以乱序操作会直接修改内存中的数组内容。
- `np.random.shuffle(arr)`：同样在原地对 `arr` 数组进行乱序操作。但是由于变量名称不同，这个乱序操作会影响另一个不同的内存地址中的数组，即 `arr` 所指向的内存地址。

因此，如果你想要对 DataFrame 数据进行乱序操作，应该先将其转换为 NumPy 数组，并对该数组进行乱序操作，如下所示：

import numpy as np
import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
dataset = df1.values
np.random.shuffle(dataset)
print(dataset)

输出：

[[1 4]
 [3 6]
 [2 5]]