seq_x, seq_y = sequence[i:end_ix], sequence[end_ix] X.append(seq_x) y.append(seq_y)

这段代码是用来生成训练数据的，其中`sequence`是原始的序列数据，`i`是起始位置，`end_ix`是终止位置，`seq_x`表示从起始位置到终止位置前一位的切片，`seq_y`表示终止位置处的值。通过循环，每次取一个长度为`n_steps`的窗口，窗口的起始位置为`i`，终止位置为`end_ix`，并将窗口内的数据作为输入`X`，窗口外的下一个数据作为输出`y`，最后将生成的`X`和`y`作为训练数据返回。

相关问题

def data_split(sequence, n_timestamp): subset = [] for i in range(len(sequence)): end_ix = i + n_timestamp if end_ix > len(sequence) - 1: break seq = sequence[i:end_ix+1].reshape(n_timestamp+1,) subset.append(seq) subset = np.array(subset, dtype='float32') return subset train_data = data_split(training_set_scaled, n_timestamp) # train_data = train_data.reshape(train_data.shape[0], train_data.shape[1]) test_data = data_split(testing_set_scaled, n_timestamp) # test_data = test_data.reshape(test_data.shape[0], test_data.shape[1]) print(train_data.shape, test_data.shape) print(train_data[3492])

这段代码中，首先调用了上面定义的data_split函数将缩放后的训练集和测试集转换成监督学习问题的输入和输出特征。接下来，将train_data和test_data打印出来以检查它们的形状是否正确。最后一行代码打印出了train_data中第3492个样本，以便您检查数据是否正确。如果您需要查看其他样本，可以将train_data中的索引号替换为其他数字即可。请注意，由于train_data和test_data中的每个样本包含n_timestamp+1个值，因此它们的第二维应该是n_timestamp+1。请问您还有其他问题吗？

def to_supervised(train, n_input, n_out=24): # flatten data data = train.reshape((train.shape[0]*train.shape[1], train.shape[2])) X, y = list(), list() in_start = 0 # step over the entire history one time step at a time for _ in range(len(data)): # define the end of the input sequence in_end = in_start + n_input out_end = in_end + n_out # ensure we have enough data for this instance if out_end < len(data): X.append(data[in_start:in_end, :]) y.append(data[in_end:out_end, 0]) # move along one time step in_start += 1 return array(X), array(y) def sliding_windows(data, seq_length, output_size, stride=1): xs = [] ys = [] for i in range(0, len(data)-seq_length-output_size+1, stride): x = data[i:i+seq_length, :] y = data[i+seq_length:i+seq_length+output_size, 0] xs.append(x) ys.append(y) return tf.convert_to_tensor(xs), tf.convert_to_tensor(ys)这两段代码功能是否相同

这两段代码的功能不完全相同。第一个函数 `to_supervised` 会将输入的训练数据 `train` 进行展平处理，然后根据给定的时间步长 `n_input` 和输出长度 `n_out` ，生成输入数据和目标数据。而第二个函数 `sliding_windows` 是一个滑动窗口函数，用于生成给定时间步长 `seq_length` 和输出长度 `output_size` 的滑动窗口数据。虽然这两个函数都可以用于生成输入数据和目标数据，但是它们的实现方式不同，因此也有一些细节上的差异。