标准时间戳2013-12-02 15:00:00到2015-12-02 15:00:00的一个时间集(2289,30,1)，格式为ndarray,将其编码为一个固定长度的向量，并将其与特征向量堆叠在一起，作为模型的输入

可以将标准时间戳集编码为一个固定长度的向量，可以采用以下步骤：

1. 将时间戳转换为Python中的datetime对象，方便后续处理。

2. 从datetime对象中提取出需要的时间信息，如年份、月份、日期、小时等。将这些信息转换为数字形式，方便后续处理。

3. 定义一个Embedding层，将时间信息映射到一个固定长度的向量。可以根据实际情况设定向量的维度大小。

4. 将时间向量和特征向量堆叠在一起，作为模型的输入。可以使用numpy.concatenate()函数实现堆叠。

以下是一个示例代码：

import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
from datetime import datetime, timedelta

# 假设时间集包含标准时间戳和特征向量维度为10
timestamps = np.array([[[t.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')] for t in np.arange(datetime(2013, 12, 2, 15), datetime(2015, 12, 2, 15), timedelta(hours=1))]], dtype=object)
features = torch.randn(2289, 10)

# 定义Embedding层
embedding = nn.Embedding(24, 4)  # 将每个小时映射为一个4维向量

# 将时间戳转换为向量
time_vectors = []
for i in range(timestamps.shape[0]):
    t_list = timestamps[i]
    t_vectors = []
    for j in range(timestamps.shape[1]):
        dt = datetime.strptime(t_list[j][0], '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        hour = dt.hour
        hour_embed = embedding(torch.tensor(hour))
        t_vectors.append(hour_embed)
    t_vectors = torch.stack(t_vectors, dim=0)
    time_vectors.append(t_vectors)
time_vectors = torch.stack(time_vectors, dim=0)

# 将时间向量和特征向量堆叠在一起
input_tensor = np.concatenate((time_vectors.numpy(), features.numpy()), axis=2)

# input_tensor的形状为[2289, 30, 14]，其中时间向量长度为4，特征向量长度为10

在这个示例代码中，时间集包含从2013年12月2日15:00:00到2015年12月2日15:00:00之间的所有时间戳。我们首先将这些时间戳转换为一个三维的ndarray，其中第一维表示时间戳的个数，第二维表示每个时间戳中包含的时间信息的个数，第三维表示每个时间信息的长度。接着，我们定义了一个Embedding层，将每个小时映射为一个4维向量。然后，我们遍历时间戳列表，将每个时间戳转换为一个datetime对象，并从datetime对象中提取出小时信息。我们使用Embedding层将小时信息映射为一个固定长度的向量。然后，我们使用torch.stack()函数将这些向量堆叠起来，形成一个三维张量。最后，我们使用numpy.concatenate()函数将时间向量和特征向量堆叠在一起，形成输入张量。