请修改输出，一个是LABEL输出，一个是特征输出 ： def _slice_multi(self): # self.n 是数据集总行数 # self.m 是列 s = self.ps*self.skip + self.Ck-1 + self.h-1 X1 = np.zeros((self.n-s, self.w, self.m)) # short term dataset X2 = np.zeros((self.n-s, self.ps*self.Ck, self.m)) # long term dataset Y = np.zeros((self.n-s, self.m)) # output dataset for i in range(s, self.n): t = i-self.h+1 X1[i-s] = self.raw[t-self.w:t].copy() idx = [] for k in range(self.ps): # 执行4次，每次间隔skip长，取Ck=6， total = 4 * 6 = 24 idx = list(range(t-self.Ck-k*self.skip, t-k*self.skip)) + idx idx = np.array(idx, dtype=int) X2[i-s] = self.raw[idx].copy() Y[i-s] = self.raw[i].copy() return X1, X2, Y

修改后的函数输出为：

def _slice_multi(self):
    # self.n 是数据集总行数
    # self.m 是列
    s = self.ps * self.skip + self.Ck - 1 + self.h - 1
    X1 = np.zeros((self.n - s, self.w, self.m))  # 短期数据集
    X2 = np.zeros((self.n - s, self.ps * self.Ck, self.m))  # 长期数据集
    Y = np.zeros((self.n - s, self.m))  # 输出数据集
    for i in range(s, self.n):
        t = i - self.h + 1
        X1[i - s] = self.raw[t - self.w:t].copy()
        idx = []
        for k in range(self.ps):
            # 执行self.ps次，每次间隔self.skip长，取self.Ck=6， total = self.ps * self.Ck
            idx = list(range(t - self.Ck - k * self.skip, t - k * self.skip)) + idx
        idx = np.array(idx, dtype=int)
        X2[i - s] = self.raw[idx].copy()
        Y[i - s] = self.raw[i].copy()
    # 返回特征和标签
    return {'X1': X1, 'X2': X2}, Y

修改后的函数输出了两个变量，一个是包含特征 X1 和 X2 的字典，另一个是标签 Y。这样的修改使得函数输出更加清晰，方便后续的使用。