for i in range(tau): features[:, i] = x[i: T - tau + i]
时间: 2024-06-04 15:09:59 浏览: 7
这是一个 Python 代码段,它创建了一个大小为 (n, tau) 的矩阵 features,其中 n 是数据集的样本数量,tau 是时间窗口大小。该代码段假设输入数据 x 是一个大小为 T 的向量,它将 x 中的每个元素作为时间序列中的一个观察值,并将数据划分为 tau 个连续的时间窗口。对于每个时间窗口,代码将该窗口内的观察值存储在 features 的一列中,因此 features 矩阵的每一行代表一个样本,每一列代表一个时间窗口。
相关问题
分析这段代码for i in range(tau): features[:, i] = x[i: T - tau + i]
这段代码使用一个循环来计算一个特征矩阵的每一列。循环的次数是变量tau的值。在每一次循环中,代码从输入向量x中选取一段子序列,该子序列的长度为T-tau,其中T是输入向量的长度。子序列的起始位置从i开始,每次循环i会增加1,因此每一次循环选取的子序列的起始位置都会向右移动一位。这个子序列被视为特征矩阵的一列,它被存储在features矩阵中的第i列。因此,当循环结束时,features矩阵将包含tau列,每一列都是一个长度为T-tau的子序列。
tau = 4 features = torch.zeros((T - tau, tau)) for i in range(tau): features[:, i] = x[i: T - tau + i]的作用
这段代码的作用是将时间序列数据x转换成一个特征矩阵features,其中每一行表示一个时间步,每一列表示一个特征,特征的数量为tau。具体来说,该代码首先定义了一个全零矩阵features,大小为(T-tau)×tau,然后通过for循环,依次将x中从第i个元素开始的长度为(T-tau)的子序列赋值给features的第i列,这样就得到了一个包含tau个特征的时间序列特征矩阵。
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