def load_data(file_name): df = pd.read_csv('data/new_data/' + file_name, encoding='gbk') columns = df.columns df.fillna(df.mean(), inplace=True) return df class MyDataset(Dataset): def __init__(self, data): self.data = data def __getitem__(self, item): return self.data[item] def __len__(self): return len(self.data) def nn_seq_us(B): print('data processing...') dataset = load_data() # split train = dataset[:int(len(dataset) * 0.6)] val = dataset[int(len(dataset) * 0.6):int(len(dataset) * 0.8)] test = dataset[int(len(dataset) * 0.8):len(dataset)] m, n = np.max(train[train.columns[1]]), np.min(train[train.columns[1]]) def process(data, batch_size): load = data[data.columns[1]] load = load.tolist() data = data.values.tolist() load = (load - n) / (m - n) seq = [] for i in range(len(data) - 24): train_seq = [] train_label = [] for j in range(i, i + 24): x = [load[j]] train_seq.append(x) # for c in range(2, 8): # train_seq.append(data[i + 24][c]) train_label.append(load[i + 24]) train_seq = torch.FloatTensor(train_seq) train_label = torch.FloatTensor(train_label).view(-1) seq.append((train_seq, train_label)) # print(seq[-1]) seq = MyDataset(seq) seq = DataLoader(dataset=seq, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0, drop_last=True) return seq Dtr = process(train, B) Val = process(val, B) Dte = process(test, B) return Dtr, Val, Dte, m, n分别解释一下每行代码都是什么意思
时间: 2024-04-28 16:21:51 浏览: 10
这段代码是一个数据处理的程序,主要包括以下几个部分:
1. `load_data(file_name)` 函数用于读取指定文件名的 CSV 文件,并返回一个 Pandas DataFrame 对象。其中,文件路径是 "data/new_data/" 加上给定的文件名,编码格式为 gbk。
2. `MyDataset` 类是一个自定义的 PyTorch 数据集类,它接收一个数据集作为参数,并实现了 `__getitem__` 和 `__len__` 两个方法,用于从数据集中获取样本和计算数据集的大小。
3. `nn_seq_us(B)` 函数是数据处理的主要部分,它首先调用 `load_data()` 函数读取数据集,然后按照 6:2:2 的比例分为训练集、验证集和测试集。接下来,它定义了一个 `process` 函数,用于对每个数据集进行处理。`process` 函数接收两个参数:数据集和批次大小。它首先提取数据集中的负载数据,并将其归一化到 [0, 1] 的范围内。然后,它遍历每个时间步,并将每个时间步的负载数据和前 24 个时间步的负载数据作为输入,将当前时间步的负载数据作为标签,并将它们打包成一个元组。最后,它将所有元组打包成一个自定义数据集对象,并使用 PyTorch 的 DataLoader 类将其转换为一个可迭代的数据加载器。
4. `Dtr`, `Val`, `Dte`, `m`, `n` 是函数的返回值,分别表示训练集、验证集、测试集、负载数据的最大值和最小值。