解释代码n_train_hours = int(reframed.shape[0]*train_size_) train = values[:n_train_hours, :] test = values[n_train_hours:, :]

该代码用于将数据集按照给定的训练集比例分割成训练集和测试集。其中，reframed是经过处理后的数据集，train_size_是给定的训练集比例，values是reframed转换后的numpy数组。

代码中，n_train_hours = int(reframed.shape[0]*train_size_)计算出训练集的样本数。其中，reframed.shape[0]是数据集的总样本数，train_size_是训练集比例，两者相乘得到训练集的样本数，int()函数将其转换为整数。

接着，train = values[:n_train_hours, :]将前n_train_hours个样本作为训练集，test = values[n_train_hours:, :]将剩余的样本作为测试集。这里的“：”表示取所有列，即训练集和测试集中包括所有的特征列和目标列。

相关问题

values = reframed.values n_train_hours = 365 * 24 train = values[:n_train_hours, :] test = values[n_train_hours:, :] # 分离出特征集与标签 train_X, train_y = train[:, :-1], train[:, -1] test_X, test_y = test[:, :-1], test[:, -1] # 转换成3维数组 [样本数, 时间步 ,特征数] train_X = train_X.reshape((train_X.shape[0], 1, train_X.shape[1])) test_X = test_X.reshape((test_X.shape[0], 1, test_X.shape[1])) print(train_X.shape, train_y.shape, test_X.shape, test_y.shape)

这段代码是将数据集划分为训练集和测试集，并将其转换成神经网络模型需要的3维数组形式。其中，n_train_hours变量表示训练集的时间跨度，train和test分别表示训练集和测试集的特征和标签。train_X和test_X表示训练集和测试集的特征集，train_y和test_y表示训练集和测试集的标签。最后，将训练集和测试集的特征集转换成3维数组形式，使其可以被适配到神经网络模型中。

values = df.values #对风向字段进行编码 encoder = LabelEncoder() values[:,4] = encoder.fit_transform(values[:,4]) # 确保所有变量都是实数型 values = values.astype('float32') #对数据进行标准化出来 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) scaled = scaler.fit_transform(values) # 将时间序列数据转换成监督学习数据 reframed = series_to_supervised(scaled, 1, 1) # 删除那些不需要预测的列 reframed.drop(reframed.columns[[9,10,11,12,13,14,15]], axis=1, inplace=True) reframed.head()

这段代码是对一个数据集进行预处理的过程，包括对风向字段进行编码，将所有变量转换为实数型，标准化数据，将时间序列数据转换成监督学习数据，以及删除不需要预测的列。其中，LabelEncoder()函数用于对分类变量进行编码，将其转换为数值型变量；MinMaxScaler()函数用于对数值型变量进行标准化处理，将其缩放到[0,1]区间内；series_to_supervised()函数用于将时间序列数据转换成监督学习数据，即将原始数据集转换成有监督学习的形式，使其可以用于监督学习算法的训练。