for i in range(len(dataset_feature)): if i < length: avgCurrent.append(np.mean(dataset_feature_Current[:i + 1])) avgVoltage.append(np.mean(dataset_feature_Voltage[:i + 1])) avgTemperature.append(np.mean(dataset_feature_Temperature[:i + 1])) else: avgCurrent.append(np.mean(dataset_feature_Current[i - (length - 1):i + 1])) avgVoltage.append(np.mean(dataset_feature_Voltage[i - (length - 1):i + 1])) avgTemperature.append(np.mean(dataset_feature_Temperature[i - (length - 1):i + 1])) dataset_feature = np.column_stack((dataset_feature, avgCurrent, avgVoltage, avgTemperature, dataY))

这段代码是一个循环，其中 `dataset_feature` 是一个二维数组，包含了电流、电压、温度和目标值等特征。循环遍历这个数组，如果当前循环次数小于 `length`，则计算前面的特征的均值；否则计算最近 `length` 个特征的均值。最后将这些均值与目标值一起组成一个新的二维数组，并将其作为函数返回值。

具体来说，当循环次数 `i` 小于 `length` 时，计算的是前 `i+1` 个特征的均值。这里的 `dataset_feature_Current`、`dataset_feature_Voltage` 和 `dataset_feature_Temperature` 分别是包含电流、电压和温度特征的一维数组。当循环次数 `i` 大于等于 `length` 时，计算的是最近 `length` 个特征的均值。这里的 `(i - (length - 1))` 表示从第 `i - (length - 1)` 个特征开始计算。

最后，将计算得到的均值和目标值 `dataY` 组成一个新的二维数组，使用 `np.column_stack()` 函数将其与原始的 `dataset_feature` 数组按列合并，形成一个新的二维数组，并作为函数的返回值。

相关问题

dataset = [] for i in range(num_classes): idx = dataset_label == i dataset.append(dataset_image[idx])这段代码什么意思

这段代码的作用是将一个包含多个类别的数据集 dataset_image 按照类别进行划分，生成多个子数据集，分别存储在列表 dataset 中。其中，dataset_image 是一个包含所有数据的列表，每个元素都是一个图像，dataset_label 是一个与 dataset_image 长度相同的列表，用于标记每个图像所属的类别，num_classes 表示数据集中类别的数量。具体实现过程如下：

1. 首先创建一个空列表 dataset。

2. 循环遍历 num_classes，对于每个类别 i，生成一个布尔类型的索引 idx，用于标记 dataset_label 中所有等于 i 的元素。这可以通过比较 dataset_label 和 i 得到。

3. 将 dataset_image 中所有满足索引 idx 的元素添加到列表 dataset 中，生成一个子数据集。

4. 最终，列表 dataset 中包含了 num_classes 个子数据集，每个子数据集包含了 dataset_image 中属于对应类别的所有图像。这样就可以方便地对不同类别的数据进行处理和分析。

dataX.append(dataset[i - n_past:i, 0:dataset.shape[1]])

这行代码是将 `dataset` 数据集的前 `(i - n_past)` 行数据，以及这些行的所有列（即 `0:dataset.shape[1]`）作为一个 `n_past` 行的二维数组，然后将这个二维数组添加到 `dataX` 列表中。

具体来说，`i` 是一个从 `n_past` 开始逐渐递增的整数，表示当前需要根据前 `n_past` 行数据预测的第 `i` 行数据。那么 `dataset[i - n_past:i, 0:dataset.shape[1]]` 就是一个 `n_past` 行、`dataset.shape[1]` 列的二维数组，其中 `0:dataset.shape[1]` 表示取前 `dataset.shape[1]` 列数据，也就是取所有列的数据。

这个二维数组相当于一个滑动窗口，每次向后滑动一行，直到滑动到数据集的末尾行。最终，`dataX` 列表中的每个元素都是一个 `n_past` 行、`dataset.shape[1]` 列的二维数组，代表了数据集中相邻的 `n_past` 行数据。