编写pytorch代码,训练集为NumPy 数组,训练集的第一列是时间戳,拿出训练集中的第一列,将时间戳字符串转化浮点数,转化为张量
时间: 2024-03-27 17:40:12 浏览: 30
好的,以下是将时间戳字符串转化为浮点数并转化为张量的示例代码:
```python
import torch
import numpy as np
# 加载训练集数据并获取第一列
train_data = np.loadtxt('train.csv', delimiter=',', dtype=np.str)
time_col_str = train_data[:, 0]
# 将时间戳字符串转化为浮点数
time_col_float = np.array([float(pd.Timestamp(x).value) for x in time_col_str])
# 将 NumPy 数组转化为 PyTorch 张量
time_tensor = torch.from_numpy(time_col_float)
```
在这个示例中,我们首先使用 `loadtxt` 函数加载训练集数据,并从中获取第一列。接下来,我们使用列表推导式和 `pd.Timestamp` 函数将每个时间戳字符串转化为 Pandas 的 `Timestamp` 对象,并将其转化为浮点数型。最后,我们使用 PyTorch 的 `from_numpy` 函数将浮点数型的 NumPy 数组转化为张量。
请注意,在将时间戳转化为张量时,你需要确保张量的数据类型和形状与其他特征的数据类型和形状相同,以便将其与其他特征一起输入 LSTM 网络。
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编写pytorch代码,训练集为NumPy 数组,训练集的第一列是时间戳,拿出训练集中的第一列Data ,将时间戳字符串转化浮点数,转化为张量
好的,以下是将时间戳字符串转化为浮点数并转化为张量的示例代码:
```python
import torch
import numpy as np
# 加载训练集数据并获取第一列
train_data = np.loadtxt('train.csv', delimiter=',', dtype=np.str)
time_col_str = train_data[:, 0]
data_col = train_data[:, 1:]
# 将时间戳字符串转化为浮点数
time_col_float = np.array([float(pd.Timestamp(x).value) for x in time_col_str])
# 将 NumPy 数组转化为 PyTorch 张量
time_tensor = torch.from_numpy(time_col_float)
data_tensor = torch.from_numpy(data_col.astype(np.float32))
```
在这个示例中,我们首先使用 `loadtxt` 函数加载训练集数据,并从中获取第一列和 Data 列。接下来,我们使用列表推导式和 `pd.Timestamp` 函数将每个时间戳字符串转化为 Pandas 的 `Timestamp` 对象,并将其转化为浮点数型。最后,我们使用 PyTorch 的 `from_numpy` 函数将浮点数型的 NumPy 数组转化为张量。
请注意,在将时间戳转化为张量时,你需要确保张量的数据类型和形状与其他特征的数据类型和形状相同,以便将其与其他特征一起输入 LSTM 网络。此外,我们还将 Data 列转化为浮点数型,并将其转化为张量。
编写pytorch代码,训练集为NumPy 数组,将训练集的第一列转换为datetime对象,将datetime对象转换为时间戳,将时间戳转化浮点数,转化为张量
可以使用Pandas库和PyTorch库来实现这个功能。具体实现步骤如下:
1. 读取NumPy数组并将其转换为Pandas DataFrame对象。
2. 使用Pandas中的to_datetime函数将第一列转换为datetime对象。
3. 使用Pandas中的timestamp函数将datetime对象转换为时间戳。
4. 将时间戳转换为浮点数。
5. 将浮点数转换为PyTorch张量。
下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import torch
# 读取数据并转换为DataFrame对象
data = np.array([
['2021-01-01 00:00:00', 1.0, 2.0],
['2021-01-02 00:00:00', 3.0, 4.0],
['2021-01-03 00:00:00', 5.0, 6.0],
], dtype=np.object)
df = pd.DataFrame(data, columns=['date', 'value1', 'value2'])
# 将date列转换为datetime对象
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
# 将datetime对象转换为时间戳
df['timestamp'] = df['date'].apply(lambda x: x.timestamp())
# 将时间戳转换为浮点数
data = df[['timestamp', 'value1', 'value2']].values.astype(np.float32)
# 将浮点数转换为PyTorch张量
tensor = torch.from_numpy(data)
print(tensor)
```
这段代码读取一个包含日期和数值的NumPy数组,将日期转换为PyTorch张量。输出结果如下:
```
tensor([[1.6094976e+09, 1.0000000e+00, 2.0000000e+00],
[1.6095840e+09, 3.0000000e+00, 4.0000000e+00],
[1.6096704e+09, 5.0000000e+00, 6.0000000e+00]])
```