for i in range(len(users)): users[i]=users[i][0].split() raw_data1=users[0] raw_data=[] for i in raw_data1: raw_data.append(float(i)) for i in range(1,len(users)): raw_data1=[] for j in users[i]: raw_data1.append(float(j)) raw_data=np.vstack((raw_data,raw_data1)) return raw_data

这段代码是一个Python函数，它将一个包含数字的字符串列表转换为一个二维的浮点数数组。

具体来说，该函数使用一个for循环迭代包含数字字符串的列表（users），并将每个字符串拆分为单个数字。然后，它将第一个字符串列表转换为浮点数列表（raw_data1），并用它初始化一个二维NumPy数组（raw_data）。接下来，它遍历余下的字符串列表，将它们转换为浮点数列表（raw_data1），并使用NumPy的vstack函数将它们堆叠在一起，形成最终的二维数组。

最后，该函数返回一个二维的浮点数数组（raw_data），其中包含了原始数据字符串列表中的所有数字。

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def finallmainmodel1(self,): file=pd.read_csv(self.path) print(file.shape) print(len(file)) for i in range(1, (len(file) //64) + 2): # print(i) if (i *64) < len(file): predict_data = file.values[(i - 1) *64:i *64, 1:] predict_data = torch.from_numpy(predict_data) predict_data = predict_data.float() predict_data = predict_data.view(predict_data.shape[0], 1, 22, 22) predicted = self.predict(predict_data) for i in range(len(predicted)): if predicted[i]==12: self.predicted_all.append(0) else: self.predicted_all.append(1) else: predict_data = file.values[len(file)-64:len(file), 1:] predict_data = torch.from_numpy(predict_data) predict_data = predict_data.float() predict_data = predict_data.view(predict_data.shape[0], 1, 22, 22) predicted = self.predict(predict_data, False) for i in range(len(predicted)): if predicted[i] == 12: self.predicted_all.append(0) else: self.predicted_all.append(1)

这段代码是一个Python类中的一个方法。该方法的作用是从一个CSV文件中读取数据并进行一些处理。首先，使用pandas库中的read_csv方法读取CSV文件。然后，打印数据的维度和长度。接着，使用一个循环对数据进行处理。循环的范围是1到数据长度整除64再整除2之间的数字。在循环中，会根据数据的一部分进行一些特定的计算和操作。

gan_args = batch_size, learning_rate, noise_dim, 24, 2, (0, 1), dim def preprocess(data, seq_len): ori_data = data[::-1] scaler = MinMaxScaler().fit(ori_data) ori_data = scaler.transform(ori_data) temp_data = [] for i in range(0, len(ori_data) - seq_len): _x = ori_data[i:i + seq_len] temp_data.append(_x) idx = np.random.permutation(len(temp_data)) data = [] for i in range(len(temp_data)): data.append(temp_data[idx[i]]) return data

这段代码是一个用于数据预处理的函数。它接受两个参数：data和seq_len。data是原始数据，seq_len是序列的长度。

首先，代码将原始数据进行了反转（[::-1]），然后使用MinMaxScaler对数据进行归一化处理。归一化后的数据存储在ori_data中。

接下来，代码创建了一个空列表temp_data，并通过循环将长度为seq_len的子序列添加到temp_data中。

然后，通过随机重排列的方式对temp_data进行打乱。这里使用了np.random.permutation函数生成一个打乱顺序的索引数组idx。

最后，通过遍历idx，将打乱后的数据按照新的顺序添加到data列表中。

最终，函数返回data，即经过预处理后的数据。