for i in range(0, len(ori_data) - seq_len): _x = ori_data[i:i + seq_len] temp_data.append(_x)
时间: 2024-04-11 08:30:43 浏览: 34
这段代码是一个循环,用于将长度为seq_len的子序列从ori_data中提取出来,并将其添加到temp_data列表中。
循环的范围是从0到len(ori_data) - seq_len。这样可以保证在提取子序列时不会超出ori_data的边界。
在每次循环中,通过切片操作ori_data[i:i + seq_len],将从索引i开始,长度为seq_len的子序列提取出来,并赋值给变量_x。
然后,将_x添加到temp_data列表中,用于存储所有提取出的子序列。
循环结束后,temp_data中就包含了所有长度为seq_len的子序列,可以在后续的代码中使用。
相关问题
gan_args = batch_size, learning_rate, noise_dim, 24, 2, (0, 1), dim def preprocess(data, seq_len): ori_data = data[::-1] scaler = MinMaxScaler().fit(ori_data) ori_data = scaler.transform(ori_data) temp_data = [] for i in range(0, len(ori_data) - seq_len): _x = ori_data[i:i + seq_len] temp_data.append(_x) idx = np.random.permutation(len(temp_data)) data = [] for i in range(len(temp_data)): data.append(temp_data[idx[i]]) return data
这段代码是一个用于数据预处理的函数。它接受两个参数:data和seq_len。data是原始数据,seq_len是序列的长度。
首先,代码将原始数据进行了反转([::-1]),然后使用MinMaxScaler对数据进行归一化处理。归一化后的数据存储在ori_data中。
接下来,代码创建了一个空列表temp_data,并通过循环将长度为seq_len的子序列添加到temp_data中。
然后,通过随机重排列的方式对temp_data进行打乱。这里使用了np.random.permutation函数生成一个打乱顺序的索引数组idx。
最后,通过遍历idx,将打乱后的数据按照新的顺序添加到data列表中。
最终,函数返回data,即经过预处理后的数据。
ori_data = data[::-1]具体怎样反转的?
在Python中,可以使用切片(slice)操作对列表或数组进行反转。[::-1]是一种常用的切片操作,它表示从末尾开始,以步长为-1的方式遍历整个序列,实现了将序列元素反转的效果。
具体来说,当应用[::-1]操作于一个列表或数组时,它将返回一个新的列表或数组,其中包含了原始序列中的元素,但顺序完全相反。
例如,如果ori_data是一个包含[1, 2, 3, 4, 5]的列表,那么ori_data[::-1]将返回一个新的列表[5, 4, 3, 2, 1],即原始列表中的元素被反转了。
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