self.value = torch.rand(self.data.shape[0] - SEQ_LEN, SEQ_LEN, self.data.shape[1])

这行代码创建了一个形状为 (data.shape[0] - SEQ_LEN, SEQ_LEN, data.shape[1]) 的张量，并将其赋值给 self.value。其中，data.shape[0] 是数据中样本的数量，data.shape[1] 是每个样本的特征数量。SEQ_LEN 是指定的序列长度。torch.rand() 函数用来生成随机数，生成的数是在 [0,1) 区间内的均匀分布的随机数。因此，self.value 中的每个元素都是随机生成的。

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self.data[:, i] = (self.data[:, i] - np.mean(self.data[:, i])) / (np.std(self.data[:, i]) + 1e-8) self.value = torch.rand(self.data.shape[0] - SEQ_LEN, SEQ_LEN, self.data.shape[1]) self.label = torch.rand(self.data.shape[0] - SEQ_LEN, 1) for i in range(self.data.shape[0] - SEQ_LEN): self.value[i, :, :] = torch.from_numpy(self.data[i:i + SEQ_LEN, :].reshape(SEQ_LEN, self.data.shape[1])) self.label[i, :] = self.data[i + SEQ_LEN, 0] self.data = self.value

这段代码的作用是对 self.data 进行预处理，然后将处理后的数据划分为 value 和 label。这里的 self.data 是一个 numpy 数组，它的每一列代表一个特征，每一行代表一个时间点的数据。具体来说，这段代码做了以下几件事情：

1. 对每一列进行标准化处理，即将每一列的数据减去其均值，然后除以其标准差加上 1e-8，以防止除数为零。
2. 创建 value 和 label 两个 Tensor。value 的形状为 (self.data.shape[0] - SEQ_LEN, SEQ_LEN, self.data.shape[1])，表示有 (self.data.shape[0] - SEQ_LEN) 个序列，每个序列的长度为 SEQ_LEN，每个时间点有 self.data.shape[1] 个特征。label 的形状为 (self.data.shape[0] - SEQ_LEN, 1)，表示有 (self.data.shape[0] - SEQ_LEN) 个标签，每个标签只有一个值。
3. 遍历 self.data，将每个序列的数据存入 value 中，将每个标签的数据存入 label 中。

最终，self.data 被替换为 value，即 self.data 的形状变为 (self.data.shape[0] - SEQ_LEN, SEQ_LEN, self.data.shape[1])。

test_path = "stock_daily/8/stock_test.csv" with open(test_path) as f: self.data = np.loadtxt(f, delimiter=",") # addi=np.zeros((self.data.shape[0],1)) # self.data=np.concatenate((self.data,addi),axis=1) self.data = self.data[:, 0:6] # self.data = np.vstack((self.data1, self.data[:, 4])) for i in range(len(self.data[0])): self.data[:, i] = (self.data[:, i] - mean_list[i]) / (std_list[i] + 1e-8) self.value = torch.rand(self.data.shape[0] - SEQ_LEN, SEQ_LEN, self.data.shape[1]) self.label = torch.rand(self.data.shape[0] - SEQ_LEN, 1) for i in range(self.data.shape[0] - SEQ_LEN): self.value[i, :, :] = torch.from_numpy(self.data[i:i + SEQ_LEN, :].reshape(SEQ_LEN, self.data.shape[1])) self.label[i, :] = self.data[i + SEQ_LEN, 0] self.data = self.value

这段代码是一个数据预处理的过程，首先从指定路径读取测试数据，然后将读取的数据进行归一化处理，接着将处理后的数据按照指定的时间序列长度（SEQ_LEN）切分成多个小数据集（value），同时对应的标签（label）为每个小数据集的最后一个时间点的数据。最后将处理后的数据存储在self.data中。这个过程是为了将原始的数据转化为神经网络可以接受的形式，以便进行训练和预测。