分析这段代码reshape_test = valid.reshape([len(valid)*length,8])
时间: 2023-05-19 13:05:13 浏览: 33
这段代码的作用是将 valid 数组进行重塑,将其变成一个新的数组 reshape_test,该数组的形状为 [len(valid)*length,8],其中 len(valid) 是 valid 数组的长度,length 是一个整数,8 是每个元素的大小。这个新数组的元素是从 valid 数组中按照一定的顺序取出来的,并按照指定的形状排列。具体的实现细节需要根据 valid 数组的具体情况来确定。
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分析这段代码 inv_test = scaler.inverse_transform(reshape_test)
这段代码是使用 Scikit-learn 中的 scaler 对测试数据进行反归一化操作,将归一化后的数据转换为原始数据。其中,reshape_test 是经过 reshape 后的测试数据,inv_test 是反归一化后的测试数据。具体实现过程是 scaler.inverse_transform(reshape_test)。
分析这段代码concat_test_pre = np.concatenate((pre.reshape([len(pre)*length,1]), valid.reshape([len(valid)*length,8])[:,-7 :]), axis=1)
这段代码使用了 numpy 库中的 concatenate 函数,将两个数组按照指定的轴进行拼接。其中,pre 和 valid 是两个 numpy 数组,reshape 函数将它们变成了一维数组,然后再将它们按照指定的形状进行拼接。拼接后的数组有两列,第一列是 pre 数组的元素,第二列是 valid 数组的后 7 列元素。