解释下如下代码：def load_data(stock, seq_len):#输入data表格 amount_of_features = len(stock.columns)#有几列 data = stock.values #pd.DataFrame(stock) 讲表格转化为矩阵 sequence_length = seq_len + 1#序列长度5+1 result = [] for index in range(len(data) - sequence_length):#循环170-5次 result.append(data[index: index + sequence_length])#第i行到i+5行 result = np.array(result)#得到161个样本，样本形式为6天*3特征 row = round(0.9 * result.shape[0])#划分训练集测试集 train = result[:int(row), :] x_train = train[:, :-1] y_train = train[:, -1][:,-1] x_test = result[int(row):, :-1] y_test = result[int(row):, -1][:,-1] #reshape成 5天*3特征 x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0], x_train.shape[1], amount_of_features)) x_test = np.reshape(x_test, (x_test.shape[0], x_test.shape[1], amount_of_features)) return [x_train, y_train, x_test, y_test]

这段代码实现了一个用于处理时间序列数据的函数。输入参数包括一个pandas.DataFrame类型的数据集和一个序列长度。函数的主要功能是将数据集转换为用于训练和测试深度学习模型的格式。

具体来说，该函数首先确定了数据集的特征数量。然后，它将数据集转换为一个矩阵。接下来，函数使用给定的序列长度将数据集划分为多个序列。每个序列由连续的数据行组成，其长度为序列长度加一。然后，函数将这些序列存储为一个列表，并将其转换为一个NumPy数组。接着，函数将数据集划分为训练集和测试集，并将它们转换为模型所需的格式。最后，函数返回四个值：训练集输入、训练集输出、测试集输入和测试集输出。

相关问题

def load_data(stock, seq_len):#输入data表格 amount_of_features = len(stock.columns)#有几列 data = stock.values #pd.DataFrame(stock) 讲表格转化为矩阵 sequence_length = seq_len + 1#序列长度5+1 result = [] for index in range(len(data) - sequence_length):#循环170-5次 result.append(data[index: index + sequence_length])#第i行到i+5行 result = np.array(result)#得到161个样本，样本形式为6天*3特征 row = round(0.9 * result.shape[0])#划分训练集测试集 train = result[:int(row), :] x_train = train[:, :-1] y_train = train[:, -1][:,-1] x_test = result[int(row):, :-1] y_test = result[int(row):, -1][:,-1] #reshape成 5天*3特征 x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0], x_train.shape[1], amount_of_features)) x_test = np.reshape(x_test, (x_test.shape[0], x_test.shape[1], amount_of_features)) return [x_train, y_train, x_test, y_test]

这段代码实现了一个将时间序列数据转换为深度学习模型所需格式的函数。具体来说，该函数的输入是一个pandas.DataFrame类型的数据集和一个序列长度，表示每个输入序列的长度。函数的输出是四个NumPy数组，分别是训练集输入、训练集输出、测试集输入和测试集输出。

该函数的实现步骤如下：

1. 计算数据集中的特征数量（即数据集中有多少列）。

2. 将数据集转换为NumPy数组。

3. 根据给定的序列长度，将数据集划分为多个序列。每个序列由连续的数据行组成，其长度为序列长度加一。

4. 将这些序列存储为一个列表，并将其转换为NumPy数组。这个数组的形状是（样本数量，序列长度，特征数量）。

5. 将数据集划分为训练集和测试集。划分的比例是90%训练集和10%测试集。

6. 将训练集输入和测试集输入重新调整为（样本数量，序列长度，特征数量）的形状。

7. 将训练集输出和测试集输出设置为最后一个时间步的数据。也就是说，训练集输出是训练集输入中最后一个时间步的数据，测试集输出是测试集输入中最后一个时间步的数据。

8. 返回四个NumPy数组，分别是训练集输入、训练集输出、测试集输入和测试集输出。

def load_data(file_name): df = pd.read_csv('data/new_data/' + file_name, encoding='gbk') columns = df.columns df.fillna(df.mean(), inplace=True) return df class MyDataset(Dataset): def __init__(self, data): self.data = data def __getitem__(self, item): return self.data[item] def __len__(self): return len(self.data) def nn_seq_us(B): print('data processing...') dataset = load_data() # split train = dataset[:int(len(dataset) * 0.6)] val = dataset[int(len(dataset) * 0.6):int(len(dataset) * 0.8)] test = dataset[int(len(dataset) * 0.8):len(dataset)] m, n = np.max(train[train.columns[1]]), np.min(train[train.columns[1]]) def process(data, batch_size): load = data[data.columns[1]] load = load.tolist() data = data.values.tolist() load = (load - n) / (m - n) seq = [] for i in range(len(data) - 24): train_seq = [] train_label = [] for j in range(i, i + 24): x = [load[j]] train_seq.append(x) # for c in range(2, 8): # train_seq.append(data[i + 24][c]) train_label.append(load[i + 24]) train_seq = torch.FloatTensor(train_seq) train_label = torch.FloatTensor(train_label).view(-1) seq.append((train_seq, train_label)) # print(seq[-1]) seq = MyDataset(seq) seq = DataLoader(dataset=seq, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0, drop_last=True) return seq Dtr = process(train, B) Val = process(val, B) Dte = process(test, B) return Dtr, Val, Dte, m, n分别解释一下每行代码都是什么意思

这段代码是一个数据处理的程序，主要包括以下几个部分：

1. `load_data(file_name)` 函数用于读取指定文件名的 CSV 文件，并返回一个 Pandas DataFrame 对象。其中，文件路径是 "data/new_data/" 加上给定的文件名，编码格式为 gbk。

2. `MyDataset` 类是一个自定义的 PyTorch 数据集类，它接收一个数据集作为参数，并实现了 `__getitem__` 和 `__len__` 两个方法，用于从数据集中获取样本和计算数据集的大小。

3. `nn_seq_us(B)` 函数是数据处理的主要部分，它首先调用 `load_data()` 函数读取数据集，然后按照 6:2:2 的比例分为训练集、验证集和测试集。接下来，它定义了一个 `process` 函数，用于对每个数据集进行处理。`process` 函数接收两个参数：数据集和批次大小。它首先提取数据集中的负载数据，并将其归一化到 [0, 1] 的范围内。然后，它遍历每个时间步，并将每个时间步的负载数据和前 24 个时间步的负载数据作为输入，将当前时间步的负载数据作为标签，并将它们打包成一个元组。最后，它将所有元组打包成一个自定义数据集对象，并使用 PyTorch 的 DataLoader 类将其转换为一个可迭代的数据加载器。

4. `Dtr`, `Val`, `Dte`, `m`, `n` 是函数的返回值，分别表示训练集、验证集、测试集、负载数据的最大值和最小值。