gan_args = batch_size, learning_rate, noise_dim, 24, 2, (0, 1), dim def preprocess(data, seq_len): ori_data = data[::-1] scaler = MinMaxScaler().fit(ori_data) ori_data = scaler.transform(ori_data) temp_data = [] for i in range(0, len(ori_data) - seq_len): _x = ori_data[i:i + seq_len] temp_data.append(_x) idx = np.random.permutation(len(temp_data)) data = [] for i in range(len(temp_data)): data.append(temp_data[idx[i]]) return data
时间: 2023-11-30 10:01:49 浏览: 166
这段代码是一个用于数据预处理的函数。它接受两个参数:data和seq_len。data是原始数据,seq_len是序列的长度。
首先,代码将原始数据进行了反转([::-1]),然后使用MinMaxScaler对数据进行归一化处理。归一化后的数据存储在ori_data中。
接下来,代码创建了一个空列表temp_data,并通过循环将长度为seq_len的子序列添加到temp_data中。
然后,通过随机重排列的方式对temp_data进行打乱。这里使用了np.random.permutation函数生成一个打乱顺序的索引数组idx。
最后,通过遍历idx,将打乱后的数据按照新的顺序添加到data列表中。
最终,函数返回data,即经过预处理后的数据。
相关问题
是这里代码的问题吗? df = pd.read_csv('./Salary_Data.csv') df.head() seq_len = 24 n_seq = 2 hidden_dim = 24 gamma = 1 noise_dim = 32 dim = 128 batch_size = 6 log_step = 100 learning_rate = 5e-4 # train_steps = 5000 train_steps = 100 gan_args = batch_size, learning_rate, noise_dim, 24, 2, (0, 1), dim
这段代码看起来是一段变量赋值的代码,并没有明显的错误。它设置了一些变量,用于后续的代码逻辑。但是,这段代码缺少了导入必要的库,例如`pandas`库。请确保您已经正确导入了所需的库。
另外,这段代码定义了一些变量,但并没有在问题中提到您遇到的具体问题。如果您遇到了错误或问题,请提供更多相关信息,以便我能够帮助您解决问题。
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