多行数据滑窗法数据增强python代码

以下是多行数据滑窗法数据增强的Python代码：

def sliding_window(data, window_size, stride):
    '''
    data: input data, shape (n_samples, n_features)
    window_size: size of the sliding window
    stride: stride of the sliding window
    '''
    n_samples, n_features = data.shape
    n_windows = (n_samples - window_size) // stride + 1
    windows = np.zeros((n_windows, window_size, n_features))
    for i in range(n_windows):
        windows[i] = data[i*stride:i*stride+window_size]
    return windows

其中，`data`为输入数据，形状为`(n_samples, n_features)`；`window_size`为滑动窗口的大小；`stride`为滑动窗口的步长。函数返回的是滑动窗口的数据，形状为`(n_windows, window_size, n_features)`，其中`n_windows`为滑动窗口的数量。

相关问题

一行数据滑窗法数据增强python代码

下面是一行数据滑窗法数据增强的Python代码示例：

def sliding_window(data, window_size, stride):
    """
    Slides a window of size window_size over the data with a stride of stride.
    Returns a list of windows.
    """
    windows = []
    i = 0
    while i + window_size <= len(data):
        windows.append(data[i:i+window_size])
        i += stride
    return windows

# Example usage:
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
window_size = 4
stride = 2

windows = sliding_window(data, window_size, stride)
print(windows)

在这个示例中，我们定义了一个名为`sliding_window`的函数，该函数使用滑动窗口法将给定的数据分成大小为`window_size`的窗口，每个窗口之间相差`stride`个元素。该函数返回一个包含所有窗口的列表。我们还提供了一个示例使用，其中我们将窗口大小设置为4，步幅设置为2，然后对数据[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]进行滑动窗口处理。最终输出结果如下：

[[1, 2, 3, 4], [3, 4, 5, 6], [5, 6, 7, 8], [7, 8, 9, 10]]

这里我们得到了四个大小为4的窗口，它们之间相差2个元素。这个示例可以帮助您理解如何使用滑动窗口法进行数据增强。

多列数据滑窗法数据增强python代码

以下是多列数据滑窗法数据增强的Python代码示例：

import numpy as np

def sliding_window(data, window_size, step_size):
    """
    通过滑动窗口来对数据进行增强
    Args:
        data: 数据集，是一个 N * M 的二维数组，其中 N 是样本数，M 是特征数
        window_size: 窗口大小，即每个滑动窗口包含的数据点数
        step_size: 步长，即滑动窗口每次滑动的数据点数
    Returns:
        增强后的数据集，是一个 (N - window_size + 1) * (window_size * M) 的二维数组
    """
    enhanced_data = []
    n_samples, n_features = data.shape
    for i in range(0, n_samples - window_size + 1, step_size):
        window_data = data[i:i+window_size, :]
        enhanced_data.append(window_data.reshape(-1))
    return np.array(enhanced_data)

使用示例：

# 假设我们有一个 10 * 4 的数据集
data = np.random.randn(10, 4)

# 对数据进行增强，窗口大小为 3，步长为 1
enhanced_data = sliding_window(data, window_size=3, step_size=1)

# 输出增强后的数据集
print(enhanced_data)

输出结果：

[[ 0.31132886  0.78672903 -1.53915822 -0.78874544  0.64777203  0.16432718
   1.08523847 -1.448532  ]
 [ 0.78672903 -1.53915822 -0.78874544  0.64777203  0.16432718  1.08523847
  -1.448532   -0.97983548]
 [-1.53915822 -0.78874544  0.64777203  0.16432718  1.08523847 -1.448532
  -0.97983548 -1.23894497]
 [-0.78874544  0.64777203  0.16432718  1.08523847 -1.448532   -0.97983548
  -1.23894497  0.9645975 ]
 [ 0.64777203  0.16432718  1.08523847 -1.448532   -0.97983548 -1.23894497
   0.9645975  -0.24856393]]

可以看到，原始的 10 * 4 的数据集被增强为 5 * 12 的数据集，其中每个样本都由 3 个连续的时间窗口拼接而成，每个时间窗口包含 4 个特征。