defread_and_generate_dataset(graph_signal_matrix_filename, num_of_weeks,num_of_days, num_of_hours,num_for_predict, points_per_hour=12,save=False): 'data_seq=np.load(graph_signal_matrix_filename)[‘data’]#(sequence_length,num_of_vertices,num_of_features) all_samples=[] foridxinrange(data_seq.shape[0]): sample=get_sample_indices(data_seq,num_of_weeks,num_of_days, num_of_hours,idx,num_for_predict, points_per_hour) if((sample[0]isNone)and(sample[1]isNone)and(sample[2]isNone)): continue week_sample,day_sample,hour_sample,target=sample sample=[]#[(week_sample),(day_sample),(hour_sample),target,time_sample] ifnum_of_weeks>0: week_sample=np.expand_dims(week_sample,axis=0).transpose((0,2,3,1))#(1,N,F,T) sample.append(week_sample) ifnum_of_days>0: day_sample=np.expand_dims(day_sample,axis=0).transpose((0,2,3,1))#(1,N,F,T) sample.append(day_sample) ifnum_of_hours>0: hour_sample=np.expand_dims(hour_sample,axis=0).transpose((0,2,3,1))#(1,N,F,T)进行了一个维度调换 sample.append(hour_sample) target=np.expand_dims(target,axis=0).transpose((0,2,3,1))[:,:,0,:]#(1,N,T) sample.append(target) time_sample=np.expand_dims(np.array([idx]),axis=0)#(1,1) sample.append(time_sample) all_samples.append( sample)split_line1=int(len(all_samples)*0.6)#数据分割线 split_line2=int(len(all_samples)*0.8)#数据分割线 training_set=[np.concatenate(i,axis=0)#数据叠加 foriinzip(*all_samples[:split_line1])]#[(B,N,F,Tw),(B,N,F,Td),(B,N,F,Th),(B,N,Tpre),(B,1)] validation_set=[np.concatenate(i,axis=0) foriinzip(*all_samples[split_line1:split_line2])] testing_set=[np.concatenate(i,axis=0) foriinzip(*all_samples[split_line2:])] train_x=np.concatenate(training_set[:-2],axis=-1)#(B,N,F,T’) val_x=np.concatenate(validation_set[:-2],axis=-1) test_x=np.concatenate(testing_set[:-2],axis=-1) train_target=training_set[-2]#(B,N,T) val_target=validation_set[-2] test_target=testing_set[-2] train_timestamp=training_set[-1]#(B,1) val_timestamp=validation_set[-1] test_timestamp=testing_set[-1] ########数据归一化####### (stats,train_x_norm,val_x_norm,test_x_norm)=normalization(train_x,val_x,test_x) ######查看数据类型###### all_data={ ‘train’:{ ‘x’:train_x_norm, ‘target’:train_target, ‘timestamp’:train_timestamp, }, ‘val’:{ ‘x’:val_x_norm, ‘target’:val_target, ‘timestamp’:val_timestamp, }, ‘test’:{ ‘x’:test_x_norm, ‘target’:test_target, ‘timestamp’:test_timestamp, }, ‘stats’:{ ‘_mean’:stats[‘_mean’], ‘_std’:stats[‘_std’], } } print(‘trainx:’,all_data[‘train’][‘x’].shape) print(‘traintarget:’,all_data[‘train’][‘target’].shape) print(‘traintimestamp:’,all_data[‘train’][‘timestamp’].shape) print() print(‘valx:’,all_data[‘val’][‘x’].shape) print(‘valtarget:’,all_data[‘val’][‘target’].shape) print(‘valtimestamp:’,all_data[‘val’][‘timestamp’].shape) print() print(‘testx:’,all_data[‘test’][‘x’].shape) print(‘testtarget:’,all_data[‘test’][‘target’].shape) print(‘testtimestamp:’,all_data[‘test’][‘timestamp’].shape) print() print(‘traindata_mean:’,stats[‘_mean’].shape,stats[‘_mean’]) print(‘traindata_std:’,stats[‘_std’].shape,stats[‘_std’]) ifsave: file=os.path.basename(graph_signal_matrix_filename).split(‘.’)[0] dirpath=os.path.dirname(graph_signal_matrix_filename) filename=os.path.join(dirpath,file+‘_r’+str(num_of_hours)+‘_d’+str(num_of_days)+‘_w’+str(num_of_weeks))+‘_astcgn’ print(‘savefile:’,filename) np.savez_compressed(filename, train_x=all_data[‘train’][‘x’],train_target=all_data[‘train’][‘target’], train_timestamp=all_data[‘train’][‘timestamp’], val_x=all_data[‘val’][‘x’],val_target=all_data[‘val’][‘target’], val_timestamp=all_data[‘val’][‘timestamp’], test_x=all_data[‘test’][‘x’],test_target=all_data[‘test’][‘target’], test_timestamp=all_data[‘test’][‘timestamp’], mean=all_data[‘stats’][‘_mean’],std=all_data[‘stats’][‘_std’] ) returnall_data//想问的是，这段代码和# prepare dataset部分的代码各自的作用和之间的关联

<think>好的，我现在需要分析用户提供的两段代码，分别是`def read_and_generate_dataset`函数和所谓的“# prepare dataset”部分的代码，并理解它们各自的作用以及之间的关联。不过，用户只给出了`read_and_generate_dataset`的代码，而没有提供“prepare dataset”的具体代码。这可能意味着用户可能指的是他们项目中的另一部分代码，或者可能是一个常见的预处理步骤，比如数据加载、分割、归一化等。我需要先仔细阅读提供的代码，理解其功能，然后推测“prepare dataset”可能涉及的内容，再比较两者的关联。 首先，我会仔细阅读用户提供的`read_and_generate_dataset`函数的代码，理解它的结构和功能。这个函数似乎负责从输入的图信号矩阵文件中加载数据，生成训练、验证、测试数据集，并进行归一化处理，最后保存数据。让我逐步解析： 1. **函数参数**：函数接受`graph_signal_matrix_filename`（数据文件路径）、`num_of_weeks`、`num_of_days`、`num_of_hours`（可能是指不同时间段的窗口大小）、`num_for_predict`（预测的时间步长）、`points_per_hour`（每小时的数据点数，默认为12），以及`save`（是否保存生成的数据集）。 2. **数据加载**：使用`np.load`加载数据文件中的`data`数组，形状为`(sequence_length, num_of_vertices, num_of_features)`，即时间步长、节点数、特征数。 3. **生成样本**：遍历每个时间步长`idx`，调用`get_sample_indices`函数生成样本。这个函数可能负责从历史数据中提取周、日、小时级别的数据窗口，以及对应的预测目标。如果样本无效（周、日、小时样本均为None），则跳过。 4. **样本处理**：将周、日、小时样本调整维度，例如使用`transpose`调整轴顺序，可能为了符合模型输入的格式。然后将这些样本和target、时间戳组合成一个列表，并添加到`all_samples`中。 5. **数据集分割**：将`all_samples`按6:2:2的比例分为训练集、验证集和测试集。这里的分割线是60%和80%，即前60%为训练，60-80%为验证，剩余20%为测试。 6. **数据拼接**：使用`np.concatenate`将不同时间窗口的数据在批次维度上拼接，形成训练集、验证集、测试集的输入特征`x`和目标`target`，以及时间戳`timestamp`。 7. **归一化处理**：调用`normalization`函数对输入数据进行归一化，得到归一化后的数据以及统计量（均值和标准差）。 8. **数据保存**：如果`save`为True，将处理后的数据保存为npz文件。 接下来，用户提到想了解这段代码和“# prepare dataset”部分的代码各自的作用和关联。由于用户没有提供后者的代码，我需要假设“prepare dataset”可能是一个更高层次的数据准备流程，可能包括数据下载、初步清洗、划分，或者调用`read_and_generate_dataset`函数来生成最终的数据集。 可能的关联是，“prepare dataset”部分可能负责整个数据预处理流程的协调，比如设置参数（如`num_of_weeks`等）、调用`read_and_generate_dataset`函数，并进行后续处理或传递给模型。而`read_and_generate_dataset`则专注于从原始数据文件中生成符合模型输入格式的数据集，包括时间窗口的构建、数据集划分、归一化等具体步骤。 例如，“prepare dataset”可能的代码结构可能是这样的： ```python # prepare_dataset.py def prepare_dataset(data_path): # 参数设置 num_of_weeks = 2 num_of_days = 1 num_of_hours = 3 num_for_predict = 12 # 调用read_and_generate_dataset函数 dataset = read_and_generate_dataset( graph_signal_matrix_filename=data_path, num_of_weeks=num_of_weeks, num_of_days=num_of_days, num_of_hours=num_of_hours, num_for_predict=num_for_predict, save=True ) # 可能的其他处理，如数据增强、特征工程等 return dataset ``` 这种情况下，“prepare dataset”部分负责配置和调用具体的生成函数，而`read_and_generate_dataset`则是具体执行数据生成和处理的函数。两者的关联在于前者可能管理整个数据准备的流程，后者负责实现核心的数据处理和生成逻辑。 需要验证我的理解是否正确： 1. **数据生成逻辑**：`read_and_generate_dataset`处理时间序列数据，生成带有时间窗口的样本，适用于时间序列预测模型（如ASTGCN，根据保存的文件名推测）。这包括多时间粒度的特征（周、日、小时）的提取。 2. **数据集划分和归一化**：该函数内部完成了数据的分割和归一化，确保训练、验证、测试集的一致性。 3. **prepare dataset的作用**：可能包括参数配置、路径管理、调用生成函数，并可能整合其他数据源或处理步骤，比如合并多个数据集，处理缺失值，或者进行更复杂的数据转换。 另外，用户可能在项目中有一个主函数或脚本，负责准备数据，其中调用了`read_and_generate_dataset`，而该函数则是其中的一个关键步骤。因此，“prepare dataset”部分可能更宏观，而`read_and_generate_dataset`则是实现细节。 总结两者的关联：`read_and_generate_dataset`是数据准备流程中的一个具体实现模块，负责从原始数据文件生成标准化、分割后的数据集；而“prepare dataset”可能是一个更高层次的模块，负责整个数据预处理流程的协调和管理，包括参数设置、调用数据生成函数、处理其他数据相关任务等。两者共同完成从原始数据到模型可用数据集的转换。</think>该代码段与数据预处理流程的关系可以分步解释如下： $\boxed{\text{代码作用分析}}$ 一、$\text{read_and_generate_dataset() 函数}$ 1. **核心功能** - 从图信号矩阵文件加载时空序列数据，形状为 $(\text{序列长度}, \text{节点数}, \text{特征数})$ - 通过滑动窗口生成样本，支持周/日/小时多时间粒度的特征抽取 - 执行维度变换适配张量格式，如将原始 $(T,N,F)$ 转换为 $(N,F,T)$ 2. **关键操作** - **时间窗口构建**：调用 get_sample_indices() 获取历史数据窗口，支持多时间尺度特征拼接 - **数据集划分**：按6:2:2比例分割训练/验证/测试集 - **归一化处理**：使用均值标准差标准化，保持各数据集归一化参数一致 - **数据封装**：生成包含归一化数据、预测目标、时间戳的字典结构 3. **输出特征示例** 假设输入为 $(B,N,F,T')$ 其中： - $B$=batch_size - $N$=传感器节点数 - $F$=特征维度 - $T'$=周/日/小时特征时间窗总长度 二、$\text{prepare dataset 部分（假设存在）}$ 1. **预期职责** - 定义超参数：时间窗口长度(num_of_weeks/days/hours)、预测步长(num_for_predict) - 协调数据生成与保存流程，如设置文件存储路径 - 可能包含数据下载、原始格式转换等上游操作 2. **典型关联逻辑** ```python # 伪代码示例 def prepare_dataset(): raw_data = download_traffic_data() # 获取原始数据 formatted_data = convert_to_npy(raw_data) # 格式转换 params = { 'num_of_weeks': 2, # 定义时间窗口参数 'num_of_days': 1, 'num_of_hours': 3 } final_data = read_and_generate_dataset( # 调用核心处理函数 graph_signal_matrix_filename=formatted_data, **params, save=True ) return final_data ``` $\boxed{\text{二者关联图解}}$ ```mermaid graph LR A[prepare dataset] -->|1.设置参数<br>2.提供原始数据路径| B(read_and_generate_dataset) B -->|3.返回结构化数据| C[模型训练模块] B -->|4.生成npz文件| D[(持久化存储)] ``` $\boxed{\text{关键差异说明}}$ 1. **抽象层级不同** - prepare dataset 是面向用户的顶层接口，负责参数配置和流程控制 - read_and_generate_dataset 是底层实现，专注于特征工程与数据转换 2. **功能范围差异** - prepare dataset 可能包含数据生命周期管理（如版本控制） - read_and_generate_dataset 聚焦时空特征提取与标准化处理 3. **输入输出维度示例** 当处理交通流量预测时： ```python # 输入数据形状示例 data.shape = (2592, 207, 3) # (30天数据，207个传感器，速度/流量/占有率3特征) # 输出训练集特征形状 train_x.shape = (B,207,3,24) # 24=周2*12 + 日1*12 + 小时3*12 ```