X = np.zeros((X_data.shape[0] // 24 - 1, 24, X_data.shape[-1]))
时间: 2024-06-06 16:07:50 浏览: 13
This line of code initializes a 3-dimensional numpy array `X` with dimensions `(n_samples, n_timesteps, n_features)`, where:
- `n_samples` is the number of samples in the dataset divided by 24 (since we are using 24-hour windows)
- `n_timesteps` is the number of timesteps in each sample window (here, 24)
- `n_features` is the number of features in each timestep (determined by the number of columns in `X_data`)
The `np.zeros` function sets all values in the array to 0.
相关问题
voxel_grid = np.zeros(voxel_shape) numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 88.4 GiB for an array with shape (4127, 6141, 468) and data type float64
这个错误是由于程序尝试创建一个非常大的数组,但是系统内存不足。
为了解决这个问题,您可以尝试以下方法:
1. 减小体素大小。如果将体素大小设置为更小的值,则可以减少体素网格的大小,从而减少所需的内存空间。
2. 将点云数据分成多个部分进行处理。您可以将点云数据分成多个部分,每个部分单独进行处理,然后将结果合并。这样可以减少每个部分所需的内存空间。
3. 使用稀疏矩阵代替数组。由于体素网格通常是稀疏的,因此可以使用稀疏矩阵来代替数组。这样可以大大减少所需的内存空间。
下面的代码演示了如何使用稀疏矩阵来创建体素网格:
```python
import numpy as np
from scipy.sparse import lil_matrix
# 读取点云数据
point_cloud = np.loadtxt('path/to/point_cloud.txt')
# 将点云数据转换为体素数据
voxel_size = 0.1 # 设置体素大小
voxel_shape = (np.ceil((np.max(point_cloud, axis=0) - np.min(point_cloud, axis=0)) / voxel_size) + 1).astype(int)
voxel_matrix = lil_matrix(voxel_shape, dtype=bool)
offset = np.min(point_cloud, axis=0)
idx = ((point_cloud - offset) / voxel_size).astype(int)
voxel_matrix[idx[:,0], idx[:,1], idx[:,2]] = True
voxel_grid = voxel_matrix.toarray()
# 将体素数据转换为点云数据
voxel_points = np.argwhere(voxel_grid == 1) * voxel_size + offset
# 写入新的txt文件
np.savetxt('path/to/voxel_grid.txt', voxel_points)
```
在这个代码中,我们使用了 `scipy.sparse.lil_matrix` 函数来创建一个稀疏矩阵,然后将点云数据中的体素位置设置为 True。最后,我们使用 `toarray()` 函数将稀疏矩阵转换为数组。这样可以减少所需的内存空间。
engine_wins = np.zeros((engine_data.shape[0]-window+1,window,len(sensor_columns)))
这行代码创建了一个形状为 `(engine_data.shape[0]-window+1, window, len(sensor_columns))` 的三维数组,其中 `engine_data` 是一个二维数组,第一维表示时间步长,第二维表示传感器数量。`window` 是一个整数,表示滑动窗口的大小。`sensor_columns` 是一个字符串列表,表示每个传感器的名称。该数组的每个元素都是一个长度为 `window`、宽度为 `len(sensor_columns)` 的二维数组,其中包含了 `engine_data` 的一个滑动窗口内的数据。初始化时,所有元素都被设置为 0。
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