xx = prevlabel[i - 1][int(np.argwhere(prevnumber[i - 1] == number[j]))]

这行代码是在从一个二维数组 `prevlabel` 中取出对应的元素赋值给变量 `xx`，其中 `i` 和 `j` 是两个循环变量，`prevnumber` 是另一个与 `prevlabel` 相关的数组。具体来说，`prevnumber[i - 1]` 是一个一维数组，其中存储了一些数字，`number[j]` 也是一个数字，`np.argwhere(prevnumber[i - 1] == number[j])` 是在 `prevnumber[i - 1]` 中查找与 `number[j]` 相等的数字，返回其索引，然后 `prevlabel[i - 1]` 是一个一维数组，其中存储了一些标签，`int(np.argwhere(prevnumber[i - 1] == number[j]))` 将查找到的索引转换成整数，并作为下标取出对应的标签，赋值给 `xx`。

相关问题

s = self.ps*self.skip + self.Ck-1 + self.h-1 X1 = np.zeros((self.n-s, self.w, self.m)) # short term dataset X2 = np.zeros((self.n-s, self.ps*self.Ck, self.m)) # long term dataset Y = np.zeros((self.n-s, self.m)) # output dataset for i in range(s, self.n): t = i-self.h+1 X1[i-s] = self.raw[t-self.w:t].copy() idx = [] for k in range(self.ps): # 执行4次，每次间隔skip长，取Ck=6， total = 4 * 6 = 24 idx = list(range(t-self.Ck-k*self.skip, t-k*self.skip)) + idx idx = np.array(idx, dtype=int) X2[i-s] = self.raw[idx].copy() Y[i-s] = self.raw[i].copy() return X1, X2, Y 把这个单步预测改为多步预测结构

为了将单步预测改为多步预测结构，我们需要对代码进行以下修改：

1. 首先，我们需要定义一个变量 `horizon`，表示我们要预测的时间步数。

2. 然后，在循环中，我们需要将 `Y` 的维度从 `(self.n-s, self.m)` 改为 `(self.n-s-horizon, horizon, self.m)`，表示我们要预测多个时间步。

3. 接下来，我们需要在循环中添加一个内嵌循环，用于预测每个时间步。我们可以使用和单步预测相同的方法进行预测。

4. 最后，我们需要将预测结果添加到 `Y` 中，以便在循环结束后返回。

下面是修改后的代码：

s = self.ps*self.skip + self.Ck-1 + self.h-1                  
X1 = np.zeros((self.n-s, self.w, self.m))  # short term dataset         
X2 = np.zeros((self.n-s, self.ps*self.Ck, self.m)) # long term dataset         
horizon = 3  # 预测的时间步数
Y  = np.zeros((self.n-s-horizon, horizon, self.m))  # output dataset                  

for i in range(s, self.n-horizon):  # 预测第 i+h 时间步
    t = i-self.h+1
    X1[i-s] = self.raw[t-self.w:t].copy()
    idx = []
    for k in range(self.ps): # 执行4次，每次间隔skip长，取Ck=6， total = 4 * 6 = 24
        idx = list(range(t-self.Ck-k*self.skip, t-k*self.skip)) + idx
    idx = np.array(idx, dtype=int)
    X2[i-s] = self.raw[idx].copy()
    
    for j in range(horizon):
        y_pred = self.model.predict([X1[i-s][None, ...], X2[i-s][None, ...]])[0]  # 预测下一个时间步
        Y[i-s, j] = y_pred  # 将预测结果添加到 Y 中
        X1[i-s, :-1] = X1[i-s, 1:]  # 更新 X1
        X1[i-s, -1] = y_pred
        X2[i-s, :-self.Ck] = X2[i-s, self.Ck:]  # 更新 X2
        X2[i-s, -self.Ck:] = X1[i-s, -self.Ck:]  
        
return X1, X2, Y

下面是单步单维预测模型的数据结构，如果改为多步预测，结构如何修改： s = self.ps*self.skip + self.Ck-1 + self.h-1 X1 = np.zeros((self.n-s, self.w, self.m)) # short term dataset X2 = np.zeros((self.n-s, self.ps*self.Ck, self.m)) # long term dataset Y = np.zeros((self.n-s, self.m)) # output dataset for i in range(s, self.n): t = i-self.h+1 X1[i-s] = self.raw[t-self.w:t].copy() idx = [] for k in range(self.ps): # 执行4次，每次间隔skip长，取Ck=6， total = 4 * 6 = 24 idx = list(range(t-self.Ck-k*self.skip, t-k*self.skip)) + idx idx = np.array(idx, dtype=int) X2[i-s] = self.raw[idx].copy() Y[i-s] = self.raw[i].copy() return X1, X2, Y

如果要改为多步预测，需要修改输出数据集Y的维度，变成一个矩阵，其中每一行表示从当前时间步开始的未来若干时间步的预测值。同时，由于需要预测多个时间步，长期数据集X2也需要进行相应的修改，变成一个三维数组，其中第一维表示时间步，第二维表示长期时间窗口，第三维表示特征数量。修改后的代码如下：

s = self.ps*self.skip + self.Ck-1 + self.h-1
X1 = np.zeros((self.n-s, self.w, self.m))  # short term dataset
X2 = np.zeros((self.n-s, self.ps, self.Ck, self.m)) # long term dataset
Y  = np.zeros((self.n-s-self.h+1, self.h, self.m))  # output dataset

for i in range(s, self.n):
    t = i-self.h+1
    X1[i-s] = self.raw[t-self.w:t].copy()
    idx = []
    for k in range(self.ps):
        idx = list(range(t-self.Ck-k*self.skip, t-k*self.skip)) + idx
    idx = np.array(idx, dtype=int)
    X2[i-s] = self.raw[idx].reshape(self.ps, self.Ck, self.m).copy()
    Y[i-s-self.h+1] = self.raw[i-self.h+1:i+1].copy()

return X1, X2, Y