features = np.concatenate(features, axis=0)

这行代码是在使用 Numpy 库中的 np.concatenate() 函数，将一个列表的特征连接在一起。"features" 是一个 Numpy 数组，"axis=0" 表示在纵向（沿着行）方向连接特征。结果是一个更大的数组，其中包含了原来列表中的所有特征。

相关问题

sinusoids = np.concatenate((sinusoids, sinusoid_features), axis=1)

`np.concatenate()` 函数用于在给定的轴（这里是 `axis=1`）上连接两个数组。在这个上下文中，`sinusoids` 和 `sinusoid_features` 是两个沿着列（features）方向的数据集，通过调用这个函数，它们会被合并成一个新的数组，新的数组会在原来 `sinusoids` 的每一行后面添加 `sinusoid_features` 的对应行。

具体操作如下：

# 假设 sinusoids 是原始特征数据
sinusoids = ... # 原始 sinusoide 数据

# sinusoid_features 是新增加的特征数据
sinusoid_features = ... # 新增特征数据

# 使用 np.concatenate 操作
concatenated_data = np.concatenate((sinusoids, sinusoid_features), axis=1)

# 结果是一个新的数组，其中原 `sinusoids` 的每一行都有新增的 `sinusoid_features` 行

这样做的目的是为了扩展模型输入，可能是因为要引入额外的特征来改进模型的表现。

def get_rolling_window_multistep(forecasting_length, interval_length, window_length, features, labels): output_features = np.zeros((1, features.shape[0], window_length)) output_labels = np.zeros((1, 1, forecasting_length)) if features.shape[1] != labels.shape[1]: assert 'cant process such data' else: output_features = np.zeros((1, features.shape[0], window_length)) output_labels = np.zeros((1, 1, forecasting_length)) for index in tqdm.tqdm(range(0, features.shape[1]-interval_length-window_length-forecasting_length+1), desc='data preparing'): output_features = np.concatenate((output_features, np.expand_dims(features[:, index:index+window_length], axis=0))) output_labels = np.concatenate((output_labels, np.expand_dims(labels[:, index+interval_length+window_length: index+interval_length+window_length+forecasting_length], axis=0))) output_features = output_features[1:, :, :] output_labels = output_labels[1:, :, :] return torch.from_numpy(output_features), torch.from_numpy(output_labels)什么意思

这段代码实现了一个滚动窗口的多步时间序列预测的数据处理函数。函数接收四个参数：预测长度 forecasting_length，间隔长度 interval_length，滑动窗口长度 window_length，以及特征 features 和标签 labels。函数的输出是一个元组，其中包含了处理后的特征和标签，两者都被转换成了 PyTorch 的 Tensor 格式。

该函数的主要实现步骤是：遍历特征序列，从每个时间点开始，每隔 interval_length 个时间点，取出长度为 window_length 的滑动窗口作为输入特征，同时取出该窗口后 forecasting_length 个时间点的数据作为输出标签。这样，我们就可以将时间序列分成多个滑动窗口，每个窗口都对应一个输出标签。最终，函数返回的特征和标签分别是一个三维的 Tensor，第一维表示样本数量，第二维表示时间步数（即窗口长度），第三维表示特征或标签的维度。