new_data.shape, train.shape, valid.shape解释一下每行代码

- `new_data.shape`: 这行代码返回 `new_data` 这个数组的形状，即行数和列数。它没有前缀，所以我们可以推断出 `new_data` 是一个 NumPy 数组或 Pandas 数据框，这里的 `shape` 属性返回一个元组，第一个元素是行数，第二个元素是列数。

- `train.shape`: 这一行代码返回 `train` 这个数组的形状，即行数和列数。同样地，它没有前缀，我们可以推断出 `train` 也是一个 NumPy 数组或者 Pandas 数据框。

- `valid.shape`: 这一行代码返回 `valid` 这个数组的形状，即行数和列数。同样地，它没有前缀，我们可以推断出 `valid` 也是一个 NumPy 数组或者 Pandas 数据框。

相关问题

new_data.shape, train.shape, valid.shape出现'list' object has no attribute 'shape'错误怎么解决

这个错误通常是由于在Python中，列表（list）类型没有shape属性，而shape属性通常用于表示NumPy数组的形状。因此，出现'list' object has no attribute 'shape'错误，可能是因为你在尝试获取一个列表的shape属性。解决这个问题，你需要确保你正在使用的是NumPy数组而不是列表。具体来说，你可以按照以下步骤进行：

1. 导入NumPy模块。在Python中，NumPy模块提供了用于处理数组和矩阵的函数和工具，其中包括shape属性。你需要首先导入NumPy模块，例如：

import numpy as np

2. 将列表转换为NumPy数组。如果你已经有一个列表，你需要将其转换为NumPy数组，例如：

new_data = np.array(new_data)
train = np.array(train)
valid = np.array(valid)

3. 检查数组的shape属性。现在，你可以使用shape属性来获取数组的形状，例如：

print(new_data.shape)
print(train.shape)
print(valid.shape)

这样，你就可以获取数组的形状，而不会再出现'list' object has no attribute 'shape'错误。

#creating train and test sets dataset = new_data.values train= dataset[0:2187,:] valid = dataset[2187:,:] #converting dataset into x_train and y_train scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) scaled_data = scaler.fit_transform(dataset) x_train, y_train = [], [] for i in range(60,len(train)): x_train.append(scaled_data[i-60:i,0]) y_train.append(scaled_data[i,0]) x_train, y_train = np.array(x_train), np.array(y_train) x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0],x_train.shape[1],1))，将这串代码转化为学术语言，需要中文的

为了创建训练集和测试集，我们首先使用“values”属性将原始数据转换为NumPy数组。将前2187行作为训练集，剩余行作为验证集。接着使用MinMaxScaler函数将数据集归一化，将特征范围缩放到0到1之间。然后，我们将训练集进一步划分为输入和输出序列，其中每个输入序列的长度为60个时间步。相应的输出序列是下一个时间步的值。这些序列被分别存储在x_train和y_train变量中。最后，我们将输入序列重塑为具有第三个维度为1的形式，以便将其输入到神经网络模型中。