mean(dataSet, axis=0).tolist()[0]
时间: 2024-01-14 21:02:33 浏览: 19
这个问题是关于Python中numpy库的使用。这行代码的作用是求一个矩阵(或者数组)按列求平均值,并将结果转化为列表形式。其中,dataSet是一个numpy数组,axis=0表示按列进行计算(即求每一列的平均值),tolist()将结果转化为列表,[0]表示取出列表中的第一个元素(因为此时列表只有一行)。
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predictions = [] for i in range(len(val_dataset.columns)): if i == 0: predictions.append(np.mean(train_dataset[train_dataset.columns[-30:]].values, axis=1)) if i < 31 and i > 0: predictions.append(0.5 * (np.mean(train_dataset[train_dataset.columns[-30+i:]].values, axis=1) + \ np.mean(predictions[:i], axis=0))) if i > 31: predictions.append(np.mean([predictions[:i]], axis=1)) predictions = np.transpose(np.array([row.tolist() for row in predictions])) 作用分析
这段代码的作用是生成一组预测值(predictions)。
首先,通过循环遍历数据集的每一列,其中第一列(i==0)的预测值是训练集(train_dataset)中最后30列数据的平均值(np.mean(train_dataset[train_dataset.columns[-30:]].values, axis=1))。
对于其他列,i在1到31之间时,预测值是前i-1个预测值和训练集中后30+i列数据的平均值的平均值(0.5 * (np.mean(train_dataset[train_dataset.columns[-30+i:]].values, axis=1) + np.mean(predictions[:i], axis=0)))。
当i大于31时,预测值是前i-1个预测值的平均值的平均值(np.mean([predictions[:i]], axis=1))。
最后,将生成的所有预测值转置为矩阵(np.transpose)并返回。
y = data['血糖']data = data.drop(columns=['血糖'])# 归一化mean = train.mean(axis=0)std = train.std(axis=0)train = (train - mean) / stdtest = (test - mean) / std# 执行PCA降维pca = PCA(n_components=10)train = pca.fit_transform(train)test = pca.transform(test)input_dim = 10 # 降维后的输入特征维度time_steps = 60output_steps = 1 # 可以预测一步,或预测多步#target_index = data.columns.tolist().index('血糖') # 待预测变量是第几个特征class MyDataset(Dataset): def __init__(self, data, label, time_steps, output_steps, target_index): # 新增label参数 self.time_steps = time_steps self.output_steps = output_steps self.target_index = target_index self.data = self.transform(data.astype(np.float32)) self.label = label # 定义self.label def transform(self, data): output = [] for i in range(data.shape[0] - self.time_steps - self.output_steps): output.append(data[i: (i + self.time_steps + self.output_steps), :]) return np.stack(output) def __getitem__(self, index): data = self.data[index, 0:self.time_steps, :] label = self.label[index + self.time_steps] # 注意,这里改为预测一步之后的标签的运算过程
这段代码定义了一个自定义数据集 MyDataset,用于将数据转换成模型输入所需的格式。它接收包括所有特征在内的数据和标签,以及时间步数 time_steps 和输出步数 output_steps,用于将数据转换成模型需要的形式。在 __init__ 函数中,将传入的数据转换成 float32 类型并进行归一化处理。在 transform 函数中,将数据按照 time_steps 和 output_steps 划分成多个小块,并将这些小块组合成一个三维数组。在 __getitem__ 函数中,根据索引获取对应的数据和标签,并将标签改为预测一步之后的标签。注意,这里的 target_index 已经不再需要了,因为目标变量已经在 data 中被删除了。
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