lstm_input.append(data_temp[i:i+windows,:])

假设 `lstm_input` 是一个列表，`data_temp` 是一个 Numpy 数组，`windows` 是一个整数。这行代码的作用是将 `data_temp` 中连续的 `windows` 个样本作为一个序列，添加到 `lstm_input` 列表中。具体地，这行代码会执行 `windows` 次循环，每次循环将 `data_temp` 中从 i 开始的连续 `windows` 个样本切出来，形成一个 (windows, 特征数量) 的二维数组，然后将这个二维数组添加到 `lstm_input` 列表的末尾。

这个操作通常用于准备 LSTM 网络的输入数据。在使用 LSTM 网络进行时序预测时，我们需要将连续的时间序列数据划分成多个序列，每个序列包含相邻的若干个时间步的数据。这些序列作为 LSTM 网络的输入，每个序列对应一个输出。因此，我们需要将原始数据集按照一定的窗口大小进行切分，形成多个输入序列。这个操作就是将一个窗口大小的数据序列作为 LSTM 网络的一个输入序列。

相关问题

lstm_input.append(data_temp[i:i+windows,:,:])

假设 `lstm_input` 是一个列表，`data_temp` 是一个 Numpy 数组，`windows` 是一个整数。这行代码的作用是将 `data_temp` 中连续的 `windows` 个样本作为一个序列，添加到 `lstm_input` 列表中。具体地，这行代码会执行 `windows` 次循环，每次循环将 `data_temp` 中从 i 开始的连续 `windows` 个样本切出来，形成一个 (windows, 通道数量, 高度, 宽度) 的四维数组，然后将这个四维数组添加到 `lstm_input` 列表的末尾。

这个操作通常用于准备 LSTM 网络的输入数据。在使用 LSTM 网络进行时序预测时，我们需要将连续的时间序列数据划分成多个序列，每个序列包含相邻的若干个时间步的数据。这些序列作为 LSTM 网络的输入，每个序列对应一个输出。因此，我们需要将原始数据集按照一定的窗口大小进行切分，形成多个输入序列。这个操作就是将一个窗口大小的数据序列作为 LSTM 网络的一个输入序列。由于输入数据可能是具有多个通道的图像数据，因此返回的是一个四维数组。

data= data[["本车加速度",'车头间距',"原车道前车速度",'本车速度']] data = data.dropna() print(data.tail()) cs = 1 if cs == 1: data = data batch_size = 2 # 批训练大小 epoch = 50 # 迭代次数 windows = 2 # 时间窗 else: pass #把数据处理成lstm接受的输入形式 y = data['本车加速度'] #归一化 data = np.array(data)/scale cut = round(test_ratio* data.shape[0]) amount_of_features=data.shape[1] lstm_input=[] data_temp=data for i in range(len(data_temp)-windows): lstm_input.append(data_temp[i:i+windows,:,:]) lstm_input=np.array(lstm_input) lstm_output=y[:-windows] lstm_output=np.array(lstm_output) x_train,y_train,x_test,y_test=\ lstm_input[:-cut,:,:,:],lstm_output[:-cut:],lstm_input[-cut:,:,:,:],lstm_output[-cut:]如果我要添加一列作为输入，代码如何修改

如果你要添加一列作为输入，可以按照以下步骤修改代码：

1. 在之前的代码中，我们使用 `data` 变量来存储输入数据。首先，你需要将新的输入数据加入到 `data` 变量中，并将其加入到 `lstm_input` 列表中。具体地，假设你要加入的列名为 `new_feature`，你可以执行以下代码：

data["new_feature"] = new_feature_data

其中，`new_feature_data` 是一个 Numpy 数组，表示新的输入数据。这行代码将 `new_feature_data` 加入到 `data` 变量中，并将其命名为 `new_feature`。

2. 在之前的代码中，我们使用 `data_temp` 变量来存储输入数据。现在，由于 `data` 变量中包含了新的输入数据，我们需要将 `data` 赋值给 `data_temp`。具体地，你可以执行以下代码：

data_temp = data

3. 在之前的代码中，我们使用 `lstm_input` 列表来存储 LSTM 网络的输入数据。现在，由于 `data` 变量中包含了新的输入数据，我们需要将 `data_temp` 按照新的格式转换成 LSTM 网络的输入数据，并存储到 `lstm_input` 列表中。具体地，你可以执行以下代码：

lstm_input = []
for i in range(len(data_temp)-windows):
    lstm_input.append(data_temp[i:i+windows,:,:])
lstm_input = np.array(lstm_input)

注意，在这个代码块中，我们使用 `data_temp` 而不是 `data` 变量，因为 `data` 变量中包含了新的输入数据，而这些数据还没有进行窗口切分。

4. 在之前的代码中，我们使用 `amount_of_features` 变量来存储输入数据的特征数量。现在，由于新的输入数据增加了一个特征，我们需要将 `amount_of_features` 的值加一。具体地，你可以执行以下代码：

amount_of_features = data.shape[1]

将这些修改后的代码添加到原来的代码中即可。