解释一下这个代码:test_data['week'] = [1]*len(test_data)
时间: 2023-06-07 11:10:39 浏览: 40
这段代码是在将test_data这个数据集中的week这一列全部赋值为1。具体来说,首先使用len(test_data)获取test_data数据集的长度,然后利用列表推导式将长度为len(test_data)的列表用1填充,最后将这个填充好的列表赋值给test_data数据集的week这一列。
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解释一下这段代码:test_data_res = test_data.copy()
这段代码的作用是创建一个新的变量test_data_res,其中包含了test_data中的所有元素。使用.copy()方法,可以在不改变原始test_data的情况下,将其拷贝到test_data_res中,从而可以对test_data_res进行修改并保留原始test_data的副本。这通常在处理数据时非常有用,因为在许多情况下需要对数据进行修改,但同时又需要保留原始数据的副本以备后用。
简化代码:train_data_ratio = 0.5 train_data_len = int(data_len * train_data_ratio) train_x = dataset[:train_data_len, 0] train_y = dataset[:train_data_len, 1] t_for_training = t[:train_data_len] test_x = dataset[train_data_len:, 0]
这段代码是将数据集划分为训练集和测试集的过程,可以简化为以下代码:
```
train_data_ratio = 0.5
train_data_len = int(data_len * train_data_ratio)
train_x, train_y, t_for_training = dataset[:train_data_len, 0], dataset[:train_data_len, 1], t[:train_data_len]
test_x = dataset[train_data_len:, 0]
```
其中,`train_data_ratio` 是训练集所占比例,`train_data_len` 是训练集的长度。`train_x` 和 `train_y` 分别代表训练集的自变量和因变量,`t_for_training` 是训练集对应的时间戳。`test_x` 是测试集的自变量。