np.array(dataX),np.array(dataY)
时间: 2023-11-20 19:48:55 浏览: 36
这行代码将 `dataX` 和 `dataY` 转换为NumPy数组。
`dataX` 是一个列表,其中每个元素都是一个 `n_past` 行、`dataset.shape[1]` 列的二维数组,代表了数据集中相邻的 `n_past` 行数据。`dataY` 是一个一维数组,其中每个元素是 `dataset` 数据集中对应的下一行数据的第一个元素(即该行的第一列数据)。
`np.array(dataX)` 将 `dataX` 转换为一个三维NumPy数组,该数组的大小为 `(len(dataX), n_past, dataset.shape[1])`,其中 `len(dataX)` 是 `dataX` 列表的长度,即数据集中可用于训练的样本数。
`np.array(dataY)` 将 `dataY` 转换为一个一维NumPy数组,该数组的大小为 `(len(dataY),)`,即数据集中可用于训练的标签数。
相关问题
解释return np.array(dataX),np.array(dataY)
这行代码是一个函数的返回语句,其中 np.array(dataX) 和 np.array(dataY) 分别表示将 dataX 和 dataY 转换为 Numpy 数组后返回。具体来说,np.array() 函数将传入的参数转化为 Numpy 数组,使得数据可以方便地进行处理和运算。这行代码的作用是将函数内部处理的 dataX 和 dataY 数据转换为 Numpy 数组并返回给函数调用者。
解释train_size = int(len(dataY) * 0.7) test_size = len(dataY) - train_size trainX, testX = np.array(dataX[0:train_size]), np.array(dataX[train_size:len(dataX)]) trainY, testY = np.array(dataY[0:train_size]), np.array(dataY[train_size:len(dataY)
这段代码的作用是将数据集 dataX 和 dataY 分割成训练集和测试集,其中训练集用于训练模型,测试集用于评估模型性能。具体来说,代码首先根据总数据集中数据Y的数量将训练集的大小设为总数据集的70%。然后,代码计算测试集的大小为总数据集的大小减去训练集的大小。接下来,代码将数据集 dataX 和 dataY 按照训练集和测试集的大小进行切割,得到训练集和测试集的数据。最后,代码将训练集和测试集的数据转换为 numpy 数组并返回。这段代码通常用于机器学习模型中的数据准备阶段,以将数据集划分为训练集和测试集,以便在模型训练和评估中使用。