上述lstm的输入的数据格式为csv 第一列为时间和日期 第二列为浮点型数据

，每一行代表一个时间点的数据。例如：

2019-01-01 00:00:00, 10.5
2019-01-01 01:00:00, 11.2
2019-01-01 02:00:00, 9.8
...

在将数据输入到LSTM模型之前，需要进行一些预处理，包括：

1. 数据归一化：将数据缩放到0~1之间，可以使用MinMaxScaler或StandardScaler等方法。
2. 序列化数据：将时间序列数据转换成有序的序列数据，例如将前24小时的数据作为一组输入，预测下一小时的输出。可以使用TimeSeriesGenerator等方法。
3. 划分训练集和测试集：将数据集划分成训练集和测试集，通常是将前80%的数据作为训练集，后20%的数据作为测试集。

最终输入到LSTM模型的数据格式为三维数组，维度分别为：样本数、时间步长、特征数。例如，如果采用每24小时作为一组输入，每个样本有24个时间步，每个时间步有1个特征，那么输入数据格式如下：

[
  [ # 第一个样本
    [10.5], # 第一小时的数据
    [11.2], # 第二小时的数据
    ...
    [9.3]   # 第24小时的数据
  ],
  [ # 第二个样本
    [11.2], # 第一小时的数据
    [9.8],  # 第二小时的数据
    ...
    [8.4]   # 第24小时的数据
  ],
  ...
]

相关问题

把结构型数据转化为LSTM输入格式数据代码

以下是一个例子，将一个包含结构化数据的CSV文件转换为LSTM可以处理的格式：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将标签列分离出来
labels = data['label']
data.drop(columns=['label'], inplace=True)

# 标准化数据
scaler = StandardScaler()
data = scaler.fit_transform(data)

# 将数据重塑为LSTM输入格式
timesteps = 50  # LSTM的时间步数
features = data.shape[1]  # 特征数
samples = data.shape[0] - timesteps  # 样本数

X = np.zeros((samples, timesteps, features))
y = np.zeros((samples,))

for i in range(samples):
    X[i] = data[i:i+timesteps]
    y[i] = labels[i+timesteps]

# 输出LSTM输入格式数据
print(X.shape)  # (样本数，时间步数，特征数)
print(y.shape)  # (样本数,)

这个例子将CSV文件中的所有列都视为结构化数据，并将它们标准化为均值为0，方差为1的形式。然后，它将数据重塑为LSTM可以接受的格式，其中每个样本都是由前50个时间步的数据组成的序列。最后，它将标签列分离出来，并将其放入另一个数组中。

LSTM输入数据为什么要是三维格式

LSTM输入数据通常被表示为三维格式，其中第一维表示数据序列的数量，第二维表示每个序列中的时间步数，第三维表示每个时间步的特征数。这是因为LSTM是一种递归神经网络（RNN），它需要逐个时间步地处理输入序列。

如果我们只使用二维格式的数据，表示输入数据的形状为（样本数，特征数），那么在输入LSTM网络时，我们需要指定一个时间步的长度，即每个序列的长度。这样做会导致两个问题：

1. 我们需要将所有序列填充到相同的长度，这意味着我们需要使用填充值来填充较短的序列，这会浪费计算资源，并且可能会影响模型的性能。

2. 我们不能使用变长的序列，这意味着我们无法处理实时数据流或长度不同的输入序列。

因此，使用三维格式的数据，可以解决上述问题，使得LSTM能够处理变长的序列，并且不需要填充数据。