def load_data(stock, seq_len):#输入data表格 amount_of_features = len(stock.columns)#有几列 data = stock.values #pd.DataFrame(stock) 讲表格转化为矩阵 sequence_length = seq_len + 1#序列长度5+1 result = [] for index in range(len(data) - sequence_length):#循环170-5次 result.append(data[index: index + sequence_length])#第i行到i+5行 result = np.array(result)#得到161个样本，样本形式为6天*3特征 row = round(0.9 * result.shape[0])#划分训练集测试集 train = result[:int(row), :] x_train = train[:, :-1] y_train = train[:, -1][:,-1] x_test = result[int(row):, :-1] y_test = result[int(row):, -1][:,-1] #reshape成 5天*3特征 x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0], x_train.shape[1], amount_of_features)) x_test = np.reshape(x_test, (x_test.shape[0], x_test.shape[1], amount_of_features)) return [x_train, y_train, x_test, y_test]

这段代码实现了一个将时间序列数据转换为深度学习模型所需格式的函数。具体来说，该函数的输入是一个pandas.DataFrame类型的数据集和一个序列长度，表示每个输入序列的长度。函数的输出是四个NumPy数组，分别是训练集输入、训练集输出、测试集输入和测试集输出。

该函数的实现步骤如下：

1. 计算数据集中的特征数量（即数据集中有多少列）。

2. 将数据集转换为NumPy数组。

3. 根据给定的序列长度，将数据集划分为多个序列。每个序列由连续的数据行组成，其长度为序列长度加一。

4. 将这些序列存储为一个列表，并将其转换为NumPy数组。这个数组的形状是（样本数量，序列长度，特征数量）。

5. 将数据集划分为训练集和测试集。划分的比例是90%训练集和10%测试集。

6. 将训练集输入和测试集输入重新调整为（样本数量，序列长度，特征数量）的形状。

7. 将训练集输出和测试集输出设置为最后一个时间步的数据。也就是说，训练集输出是训练集输入中最后一个时间步的数据，测试集输出是测试集输入中最后一个时间步的数据。

8. 返回四个NumPy数组，分别是训练集输入、训练集输出、测试集输入和测试集输出。

相关问题

解释下如下代码：def load_data(stock, seq_len):#输入data表格 amount_of_features = len(stock.columns)#有几列 data = stock.values #pd.DataFrame(stock) 讲表格转化为矩阵 sequence_length = seq_len + 1#序列长度5+1 result = [] for index in range(len(data) - sequence_length):#循环170-5次 result.append(data[index: index + sequence_length])#第i行到i+5行 result = np.array(result)#得到161个样本，样本形式为6天*3特征 row = round(0.9 * result.shape[0])#划分训练集测试集 train = result[:int(row), :] x_train = train[:, :-1] y_train = train[:, -1][:,-1] x_test = result[int(row):, :-1] y_test = result[int(row):, -1][:,-1] #reshape成 5天*3特征 x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0], x_train.shape[1], amount_of_features)) x_test = np.reshape(x_test, (x_test.shape[0], x_test.shape[1], amount_of_features)) return [x_train, y_train, x_test, y_test]

这段代码实现了一个用于处理时间序列数据的函数。输入参数包括一个pandas.DataFrame类型的数据集和一个序列长度。函数的主要功能是将数据集转换为用于训练和测试深度学习模型的格式。

具体来说，该函数首先确定了数据集的特征数量。然后，它将数据集转换为一个矩阵。接下来，函数使用给定的序列长度将数据集划分为多个序列。每个序列由连续的数据行组成，其长度为序列长度加一。然后，函数将这些序列存储为一个列表，并将其转换为一个NumPy数组。接着，函数将数据集划分为训练集和测试集，并将它们转换为模型所需的格式。最后，函数返回四个值：训练集输入、训练集输出、测试集输入和测试集输出。

def load_data(file_name): df = pd.read_csv('data/new_data/' + file_name, encoding='gbk') columns = df.columns df.fillna(df.mean(), inplace=True) return df class MyDataset(Dataset): def __init__(self, data): self.data = data def __getitem__(self, item): return self.data[item] def __len__(self): return len(self.data) def nn_seq_us(B): print('data processing...') dataset = load_data() # split train = dataset[:int(len(dataset) * 0.6)] val = dataset[int(len(dataset) * 0.6):int(len(dataset) * 0.8)] test = dataset[int(len(dataset) * 0.8):len(dataset)] m, n = np.max(train[train.columns[1]]), np.min(train[train.columns[1]]) def process(data, batch_size): load = data[data.columns[1]] load = load.tolist() data = data.values.tolist() load = (load - n) / (m - n) seq = [] for i in range(len(data) - 24): train_seq = [] train_label = [] for j in range(i, i + 24): x = [load[j]] train_seq.append(x) # for c in range(2, 8): # train_seq.append(data[i + 24][c]) train_label.append(load[i + 24]) train_seq = torch.FloatTensor(train_seq) train_label = torch.FloatTensor(train_label).view(-1) seq.append((train_seq, train_label)) # print(seq[-1]) seq = MyDataset(seq) seq = DataLoader(dataset=seq, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0, drop_last=True) return seq Dtr = process(train, B) Val = process(val, B) Dte = process(test, B) return Dtr, Val, Dte, m, n这是关于什么的代码

这是一个关于神经网络序列预测的代码，它将数据集加载并进行预处理，然后将其分为训练、验证和测试集。代码中的 load_data 函数用于加载数据文件，MyDataset 类用于创建数据集对象，nn_seq_us 函数则用于对数据进行预处理并将其转换为 PyTorch 数据加载器对象。最后，该函数返回训练、验证和测试数据集对象，以及数据的最大值和最小值。