У меня есть данные вроде:
col1 col2 col3
1 1 0.1 0.4
2 1.4 0.6 9.4
...
2000 2.1 0.1 2.3
data.shape=(2000,3).Установите moving_window=20, seq_len=100, seq_interval=10, используя метод цикла для генерации обучающих выборок:
start = 0
sample_counts = (data.shape[0]-moving_window)/moving_window
samples = []
for i in range(sample_counts):
start += moving_window*i
end = start + seq_len*seq_interval
samples.append(data.iloc[start:end].values)
Этот метод имеет низкую эффективность.Я хочу найти более эффективный метод, такой как изменение формы (который не подходит для этого случая) или другие целые операции.