np.array(t_fea), np.array(f_fea), np.array(ie_fea)这三个数组如何将他们连接起来

要将这三个数组连接起来，您可以使用`np.concatenate()`函数。以下是一个示例代码：

fea = np.concatenate((np.array(t_fea), np.array(f_fea), np.array(ie_fea)))

这将把`t_fea`、`f_fea`和`ie_fea`这三个数组按顺序连接起来，形成一个新的数组`fea`。请确保这三个数组具有相同的维度，以便能够正确地连接它们。

相关问题

train_fea = np.array([[]])

`train_fea = np.array([[]])` 这行代码创建了一个行数为 1，列数为 0 的二维空数组。这个数组中没有任何元素，因为第二个方括号中没有任何元素。

如果你需要创建一个空的二维数组，可以使用以下代码：

import numpy as np

train_fea = np.empty((0, n))  # n 为列数

其中，`(0, n)` 表示行数为 0，列数为 `n` 的二维数组。这个数组中没有任何元素，但是可以向其中添加元素。如果你希望创建一个全是 0 的二维数组，可以使用 `np.zeros()` 方法，例如：

import numpy as np

train_fea = np.zeros((0, n))  # n 为列数

这样就创建了一个行数为 0，列数为 `n`，元素全部为 0 的二维数组。

qts = np.asarray([0.9, 0.1]) # 80%置信区间 qts_num = len(qts) print('qts--', qts, '\n', 'qts_num--', qts_num) inputdata = Input(shape=(time_step, fea)) output = LSTM(64, return_sequences=False)(inputdata) output = Dense(qts_num, activation='linear')(output) model = Model(inputs=inputdata, outputs=output, name='LSTM-QR') opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) model.compile(loss=[lambda ytrue, ypred: tilted_loss(ytrue, ypred, qts)], optimizer=opt) model.summary() lr_reducer = ReduceLROnPlateau(factor=0.5, patience=5) callbacks = [lr_reducer]

这段代码是一个使用分位数损失函数训练 LSTM 模型的示例。

首先，`qts` 是一个包含要计算的分位数的列表。在这个例子中，设置为 `[0.9, 0.1]`，表示要计算的两个分位数是 0.9 和 0.1。`qts_num` 是分位数的数量，这里是 2。

接下来，定义了输入层 `inputdata`，其形状为 `(time_step, fea)`，其中 `time_step` 是时间步长，`fea` 是特征的数量。然后使用一个 LSTM 层进行序列建模，输出维度为 64。

在输出层，使用一个具有 `qts_num` 个单元和线性激活函数的全连接层。这样输出层的输出就是预测的分位数。

然后，创建了一个名为 `LSTM-QR` 的模型，将输入层和输出层连接起来。

接下来，使用 Adam 优化器和自定义的损失函数进行模型的编译。损失函数使用了之前定义的 `tilted_loss` 函数，并传入了 `qts` 列表作为 `quantiles` 参数。

然后，打印模型的摘要信息。

最后，定义了一个学习率衰减的回调函数 `lr_reducer`，以及一个回调函数列表 `callbacks`，用于在训练过程中动态调整学习率。

这段代码展示了如何使用分位数损失函数训练一个 LSTM 模型，并使用 Adam 优化器和学习率衰减进行模型的训练。