# 更新字典 idx = np.argsort(A)[::-1] Y[:, idx[:2]] = X[:, idx[:2]]

这段代码的功能是将矩阵 Y 中前两列的值替换成矩阵 X 中对应列中的最大值。具体来说，它首先对矩阵 X 中每一列的元素进行降序排列，然后得到排序后的索引 idx。接着，它利用这个索引将矩阵 Y 中前两列的值替换成矩阵 X 中对应列中的最大值。换句话说，它将矩阵 Y 中前两列的值替换成矩阵 X 中最大的两列。

相关问题

请修改输出，一个是LABEL输出，一个是特征输出 ： def _slice_multi(self): # self.n 是数据集总行数 # self.m 是列 s = self.ps*self.skip + self.Ck-1 + self.h-1 X1 = np.zeros((self.n-s, self.w, self.m)) # short term dataset X2 = np.zeros((self.n-s, self.ps*self.Ck, self.m)) # long term dataset Y = np.zeros((self.n-s, self.m)) # output dataset for i in range(s, self.n): t = i-self.h+1 X1[i-s] = self.raw[t-self.w:t].copy() idx = [] for k in range(self.ps): # 执行4次，每次间隔skip长，取Ck=6， total = 4 * 6 = 24 idx = list(range(t-self.Ck-k*self.skip, t-k*self.skip)) + idx idx = np.array(idx, dtype=int) X2[i-s] = self.raw[idx].copy() Y[i-s] = self.raw[i].copy() return X1, X2, Y

修改后的函数输出为：

def _slice_multi(self):
    # self.n 是数据集总行数
    # self.m 是列
    s = self.ps * self.skip + self.Ck - 1 + self.h - 1
    X1 = np.zeros((self.n - s, self.w, self.m))  # 短期数据集
    X2 = np.zeros((self.n - s, self.ps * self.Ck, self.m))  # 长期数据集
    Y = np.zeros((self.n - s, self.m))  # 输出数据集
    for i in range(s, self.n):
        t = i - self.h + 1
        X1[i - s] = self.raw[t - self.w:t].copy()
        idx = []
        for k in range(self.ps):
            # 执行self.ps次，每次间隔self.skip长，取self.Ck=6， total = self.ps * self.Ck
            idx = list(range(t - self.Ck - k * self.skip, t - k * self.skip)) + idx
        idx = np.array(idx, dtype=int)
        X2[i - s] = self.raw[idx].copy()
        Y[i - s] = self.raw[i].copy()
    # 返回特征和标签
    return {'X1': X1, 'X2': X2}, Y

修改后的函数输出了两个变量，一个是包含特征 X1 和 X2 的字典，另一个是标签 Y。这样的修改使得函数输出更加清晰，方便后续的使用。

def load_data(Battary_list, dir_path): Battery = {} for name in Battary_list: print('Load Dataset ' + name + ' ...') path = glob.glob(dir_path + name + '/*.xlsx') dates = [] for p in path: df = pd.read_excel(p, sheetname=1) print('Load ' + str(p) + ' ...') dates.append(df['Date_Time'][0]) idx = np.argsort(dates) path_sorted = np.array(path)[idx]

这段代码的作用是读取指定文件夹中指定的多个电池数据的 Excel 文件，并按照电池数据的时间顺序对文件进行排序，以便后续的数据分析和处理。

具体来说，代码中的 load_data 函数接受两个参数：Battary_list 和 dir_path，分别表示电池数据的名称列表和存储电池数据 Excel 文件的文件夹路径。

在函数内部，首先创建一个名为 Battery 的字典，用于存储电池数据。然后，通过循环遍历 Battary_list 中的每个电池数据的名称，在每次循环中，使用 glob.glob 函数获取符合条件的 Excel 文件的路径，并将这些路径存储在 path 变量中。

接下来，通过循环遍历 path 中的每个 Excel 文件的路径，在每次循环中，使用 Pandas 库的 read_excel 函数读取 Excel 文件中的第二个 sheet，即索引为 1 的 sheet，并将读取的数据存储在名为 df 的 Pandas 数据框中。此外，代码还打印了一条信息，表示正在加载哪个 Excel 文件。

然后，从 df 数据框中获取第一行的 Date_Time 列的值，并将这些值存储在 dates 列表中。最后，使用 NumPy 库的 argsort 函数将 dates 列表按照时间顺序进行排序，并返回排序后的索引位置，将这些索引存储在名为 idx 的变量中。最后，使用 NumPy 库的 array 函数将 path 列表转换为数组，并根据 idx 变量的排序结果，重新排序 path 数组中的元素，将排序后的结果存储在名为 path_sorted 的变量中。