if train: windows_per_series -= (data_start+stride_size-1) // stride_size

这是一个 Python 代码段，用于计算在使用滑动窗口对时间序列数据进行切片时，每个窗口中包含的数据点数。其中，`train` 是一个布尔类型的变量，表示当前是否为训练模式；`windows_per_series` 是一个整数类型的变量，表示每个时间序列中包含的滑动窗口数量；`data_start` 是整数类型的变量，表示时间序列数据的起始位置；`stride_size` 是整数类型的变量，表示滑动窗口的步长。

具体来说，这行代码的作用是先计算出当前滑动窗口的起始位置（`data_start stride_size-1`），再用步长 `stride_size` 对其进行除法运算，得到当前窗口中包含的数据点数，最后将其从 `windows_per_series` 中减去，以便后续的窗口计数。

相关问题

input_size = window_size-stride_size windows_per_series = np.full((num_series), (time_len-input_size) // stride_size)

这行代码的作用是计算数据集中每个时间序列中可以产生多少个滑动窗口。其中，`input_size` 表示每个窗口中包含的时间步数，`window_size` 表示窗口的大小，`stride_size` 表示窗口每次滑动的步长。因此，`input_size = window_size - stride_size`。

`num_series` 表示数据集中时间序列的数量，`time_len` 表示每个时间序列的长度。由于最后一个窗口可能不足 `input_size` 个时间步，因此这里用整除操作符 `//` 计算出每个时间序列中可生成的窗口数量，并将其存储在一个长度为 `num_series` 的数组 `windows_per_series` 中。这里使用了 NumPy 的 `full()` 方法，将数组中的所有元素初始化为相同的值，即每个时间序列中可生成的窗口数量。

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。