test_data = data_origin[:150,:]
时间: 2024-01-18 20:02:33 浏览: 25
这行代码的作用是将 data_origin 的前 150 行数据赋值给 test_data 变量。其中,":" 表示对整个维度进行切片,"," 表示分割不同维度。因此,":150" 表示对第一维度(行)进行切片,取前 150 行;":" 表示对第二维度(列)不进行切片,即取所有列。最终,test_data 变量保存了 data_origin 的前 150 行数据。
相关问题
train_data = data_origin[90:,:] test_data = data_origin[:90,:]
这是一段 Python 代码,它将一个名为 `data_origin` 的数据集分为训练集和测试集。具体来说,它将数据集的前 90 行作为测试集,将剩下的行作为训练集,并将它们分别存储在名为 `test_data` 和 `train_data` 的变量中。这种做法可以用于训练机器学习模型和评估模型的性能。
data_origin = wdata; index_list = randperm(size(wdata, 1)); ind = round(0.8*length(index_list)); train_index = index_list(1:ind); test_index = index_list(ind+1:end); train_index = sort(train_index); test_index = sort(test_index); dataTrain = wdata(train_index, :); dataTest = wdata(test_index, :); XTrain = dataTrain(:, 1:end-1)'; YTrain = dataTrain(:, end)'; XTest = dataTest(:, 1:end-1)'; YTest = dataTest(:, end)'; layers = get_lstm_net(wd);
这段代码的作用是将构造出来的新数据集 wdata 划分为训练集和测试集,并将它们分别存储在 dataTrain 和 dataTest 中。然后将训练集和测试集的输入特征和输出标签分别存储在 XTrain、YTrain、XTest 和 YTest 中。最后,调用 get_lstm_net 函数构建一个 LSTM 神经网络,layers 变量保存着该神经网络的结构。