sst=np.reshape(sst,(sst.shape[0],sst.shape[1]*sst.shape[2])) sstm=np.mean(sst,0) print(sstm.shape)什么意思

这段代码的目的是将一个三维的数组 `sst` 转换为一个二维的数组，并计算每列的均值，最终输出均值数组的形状。

首先，`np.reshape(sst,(sst.shape[0],sst.shape[1]*sst.shape[2]))` 将 `sst` 数组的第二维和第三维展平，变成一维，然后将第一维保持不变，从而将三维数组变成了一个二维数组，其形状为 `(sst.shape[0],sst.shape[1]*sst.shape[2])`。

接着，`sstm=np.mean(sst,0)` 计算了二维数组每一列的均值，并将均值存储在 `sstm` 中。其中 `np.mean(sst,0)` 表示沿着第一维计算均值，即对每一列求均值。因此，`sstm` 的形状为 `(sst.shape[1]*sst.shape[2],)`，即一个一维数组。

最后，`print(sstm.shape)` 输出了 `sstm` 数组的形状，即 `(sst.shape[1]*sst.shape[2],)`。

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data = np.fromfile(file, dtype='float32') sst = np.reshape(data, (65, 12, 73, 144)) sst = np.where(sst==1.0e+33, np.nan, sst)

这段代码的作用是读取一个二进制文件，文件中的数据类型为float32，然后将其reshape成一个四维数组，维度分别为(65, 12, 73, 144)。接着，它会把数组中等于1.0e+33的元素替换成NaN。其中，np.where()函数的作用是根据条件返回对应位置上的元素，这里的条件就是sst等于1.0e+33，对应位置上的元素就被替换成了NaN。这通常是因为在实际观测中，某些区域的数据缺失或不可用，用NaN来表示这种情况是很常见的。

datawin1, datawin2, datawin3, Currentout, Timeout = [], [], [], [], [] for i in range(look_back, len(dataset_feature)-look_back, 1): window = dataset_feature[i-look_back:i, 0:-1] window = np.reshape(window, (1, 6*look_back)) window = np.array(window) datawin1.append(window) datawin2.append(dataY[i-1]) Timeout.append(Time[i-1]) Currentout.append(Current[i-1]) datawin1 = np.array(datawin1) datawin2 = np.array(datawin2) datawin2 = np.reshape(datawin2, (datawin2.shape[0], datawin2.shape[1])) datawin1 = np.reshape(datawin1, (datawin1.shape[0], 6*look_back)) Timeout = np.array(Timeout) Currentout = np.array(Currentout) Timeout = np.reshape(Timeout, (Timeout.shape[0], 1)) Currentout = np.reshape(Currentout, (Currentout.shape[0], 1)) dataset_featureout = np.concatenate((datawin1, datawin2), axis=1)

这段代码看起来是在进行数据窗口化的操作，将原始数据集的某个时间段内的数据作为一个窗口，然后将这些窗口分别存储在 `datawin1` 和 `datawin2` 中。其中，`datawin1` 存储的是特征数据，`datawin2` 存储的是对应的标签数据。 `Timeout` 和 `Currentout` 分别存储了这些窗口中最后一个时间步的时间和电流数据。最后将 `datawin1` 和 `datawin2` 沿着列的方向进行拼接，形成新的特征数据集 `dataset_featureout`。整个操作中，`look_back` 参数用于指定时间窗口的长度，`np.reshape` 用于将数据转换为正确的形状以便后续处理。