d=3,dataset = pd.read_csv('2019.csv', delimiter=",") dataset=np.array(dataset) #转换为NumPy数组 m,n=np.shape(dataset) totalX=np.zeros((m-d,d)) #创建了一个大小为 (m-d) x d 的全零矩阵 totalY=np.zeros((m-d,l)) for i in range(m-d):#分组:前三个值输入,第四个值输出 totalX[i][0]=dataset[i][0] totalX[i][1]=dataset[i+1][0] totalX[i][2]=dataset[i+2][0] totalY[i][0]=dataset[i+3][0]
时间: 2023-10-11 14:05:35 浏览: 38
这段代码的作用是将一个名为 '2019.csv' 的 CSV 文件读入并转换为 NumPy 数组,然后按照一定规则对数据进行分组,将前三个值作为输入,第四个值作为输出,并将它们分别存储在 totalX 和 totalY 中。其中,d=3 表示输入维度为 3,即将前三个值作为输入;m 和 n 分别代表数据集的行数和列数,totalX 和 totalY 都是由全零矩阵生成的,其大小分别为 (m-d) x d 和 (m-d) x l,其中 l 为输出的维度,这段代码中 l 的值没有给出。在循环中,每次将 dataset 中的前三个值作为输入保存在 totalX 中,第四个值作为输出保存在 totalY 中。
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dataset = pd.read_csv('2019.csv', delimiter=",") dataset=np.array(dataset) #转换为NumPy数组 m,n=np.shape(dataset) totalX=np.zeros((m-d,d)) #创建了一个大小为 (m-d) x d 的全零矩阵 totalY=np.zeros((m-d,l)) for i in range(m-d):#分组:前三个值输入,第四个值输出 totalX[i][0]=dataset[i][0] totalX[i][1]=dataset[i+1][0] totalX[i][2]=dataset[i+2][0] totalY[i][0]=dataset[i+3][0]
这段代码主要是对一个名为 '2019.csv' 的 CSV 文件进行读取,并将其转换为 NumPy 数组。然后根据一定的规则对数据进行分组,将前三个值作为输入,第四个值作为输出,分别存储在 totalX 和 totalY 中。其中,m 和 n 分别代表数据集的行数和列数,d 和 l 分别代表输入和输出的维度。
dataset = pd.read_csv('output3.csv', delimiter=",") dataset = np.array(dataset) # 转换为NumPy数组 m, n = np.shape(dataset) totalX = np.zeros((m - d, d)) # 创建了一个大小为 (m-d) x d 的全零矩阵 totalY = np.zeros((m - d, l)) for i in range(m - d): # 分组:前三个值输入,第四个值输出 totalX[i][0] = dataset[i][0] totalX[i][1] = dataset[i + 1][0] totalX[i][2] = dataset[i + 2][0] totalY[i][0] = dataset[i + 3][0] # 归一化数据 Normal_totalX = np.zeros((m - d, d)) Normal_totalY = np.zeros((m - d, l)) nummin = np.min(dataset) nummax = np.max(dataset)修改成前720个数据第一组,720-
根据您的要求,修改后的代码如下:
```
dataset = pd.read_csv('output3.csv', delimiter=",")
dataset = np.array(dataset) # 转换为NumPy数组
m, n = np.shape(dataset)
totalX = np.zeros((720, 3)) # 创建了一个大小为 720 x 3 的全零矩阵
totalY = np.zeros((720, 1))
for i in range(720): # 分组:前三个值输入,第四个值输出
totalX[i][0] = dataset[i][0]
totalX[i][1] = dataset[i + 1][0]
totalX[i][2] = dataset[i + 2][0]
totalY[i][0] = dataset[i + 3][0]
# 归一化数据
Normal_totalX = np.zeros((720, 3))
Normal_totalY = np.zeros((720, 1))
nummin = np.min(dataset[:720])
nummax = np.max(dataset[:720])
```
这段代码将前720个数据作为第一组输入和输出,然后进行归一化处理。注意在归一化时,只使用了前720个数据,而不是全部数据。
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