x = [] y = [] l = len(seq) for i in range(l-time_window):
时间: 2024-05-17 09:17:19 浏览: 11
这段代码实现了 `create_data_seq` 函数中的第二步和第三步,用于创建输入和输出序列数据。具体来说,该代码使用了一个 for 循环,遍历了可以创建的样本数量,对于每个样本,将其前 `time_window` 个数据作为输入,第 `time_window` 个数据作为输出,存储到 `X` 和 `y` 中相应的位置。循环中的具体操作如下:
1. 初始化空列表 `x` 和 `y`,用于存储当前样本的输入和输出数据。
2. 对于当前样本的输入数据,将序列数据中第 `i` 到第 `i+time_window-1` 个元素添加到 `x` 列表中,即 `x.append(seq[i:i+time_window])`。
3. 对于当前样本的输出数据,将序列数据中第 `i+time_window` 个元素添加到 `y` 列表中,即 `y.append(seq[i+time_window])`。
4. 将当前样本的输入和输出数据转换为数组,并添加到 `X` 和 `y` 数组中相应的位置,即 `X[i, :, :] = np.array(x)` 和 `y[i, :] = np.array(y)`。
因此,该代码能够将原始的序列数据转换为可以用于时间窗口建模的形式,方便后续的模型训练和预测。
相关问题
def create_inout_sequences(input_data, input_window ,output_window): inout_seq = [] L = len(input_data) block_num = L - block_len + 1 # total of [N - block_len + 1] blocks # where block_len = input_window + output_window for i in range( block_num ): train_seq = input_data[i : i + input_window] train_label = input_data[i + output_window : i + input_window + output_window] inout_seq.append((train_seq ,train_label)) return torch.FloatTensor(np.array(inout_seq))这段代码什么意思举例说明
这段代码是用来创建输入和输出序列的函数。给定输入数据、输入窗口大小和输出窗口大小,它将返回一个由输入和输出序列组成的列表。
具体来说,函数首先计算出由多少个输入和输出序列组成的块,每个块的大小为输入窗口大小加上输出窗口大小减一。然后,对于每个块,函数将从输入数据中提取输入序列和对应的输出序列,并将它们添加到一个列表中,最终将该列表转换为PyTorch张量并返回。
举个例子,假设我们有以下输入数据:
```
input_data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
```
如果我们调用函数并指定输入窗口大小为3,输出窗口大小为2:
```
create_inout_sequences(input_data, 3, 2)
```
那么函数将提取以下输入和输出序列:
```
[(tensor([1., 2., 3.]), tensor([4., 5.])),
(tensor([2., 3., 4.]), tensor([5., 6.])),
(tensor([3., 4., 5.]), tensor([6., 7.])),
(tensor([4., 5., 6.]), tensor([7., 8.])),
(tensor([5., 6., 7.]), tensor([8., 9.])),
(tensor([6., 7., 8.]), tensor([9., 10.]))]
```
其中每个元素都是一个元组,第一个元素是输入序列的张量,第二个元素是对应的输出序列的张量。例如,第一个元组`(tensor([1., 2., 3.]), tensor([4., 5.]))`表示在输入数据中提取了长度为3的输入序列`[1, 2, 3]`,并且对应的输出序列为`[4, 5]`。
def create_data_seq(seq,time_window):
这段代码是一个函数,用于将原始的时间序列数据转换为 LSTM 模型需要的输入格式。具体实现如下:
```python
def create_data_seq(seq, time_window):
X = []
Y = []
for i in range(len(seq) - time_window):
X.append(seq[i:i + time_window])
Y.append(seq[i + time_window])
return np.array(X), np.array(Y)
```
其中,seq 是原始的时间序列数据,time_window 是时间窗口大小。在函数内部,首先创建了两个空列表 X 和 Y,用于存储 LSTM 模型的输入和输出。然后,通过一个 for 循环,对原始数据进行滑动窗口处理,将每个时间窗口作为一个样本的输入,将该时间窗口之后的下一个数据作为该样本的输出。最后,将处理好的数据转换为 numpy 数组并返回。