在keras - Numpy中对lstm的数据进行预处理，每n行选择一次就会丢失一个维度

在Keras-Numpy中对LSTM的数据进行预处理，每n行选择一次会丢失一个维度。为了解决这个问题，可以使用滑动窗口的方法来处理数据。

滑动窗口是一种常用的数据处理技术，它可以将时间序列数据转换为监督学习问题。在这种情况下，我们可以将每n行作为一个窗口，窗口的大小为n。然后，我们可以使用窗口中的前n-1行作为输入，最后一行作为输出。

以下是对LSTM数据进行预处理的步骤：

1. 导入所需的库和模块：

import numpy as np
from keras.preprocessing.sequence import TimeseriesGenerator

1. 准备数据： 假设我们有一个形状为(m, d)的NumPy数组，其中m是样本数，d是特征数。我们需要将数据转换为形状为(n, n-1, d)的三维数组，其中n是窗口大小。

data = np.array(...)  # 输入数据
window_size = n  # 窗口大小

generator = TimeseriesGenerator(data, data, length=window_size, batch_size=1)

1. 迭代生成的序列：

for i in range(len(generator)):
    x, y = generator[i]
    # 在这里进行模型训练或其他操作

在上述代码中，x是输入序列，y是对应的输出序列。你可以在这里进行模型训练、预测或其他操作。

这种方法可以保留数据的维度，并将其转换为适合LSTM模型的输入格式。你可以根据需要调整窗口大小和其他参数。

关于Keras和Numpy中LSTM数据预处理的更多信息，你可以参考以下链接：

• Keras TimeseriesGenerator文档：https://keras.io/api/preprocessing/timeseries/
• Numpy官方文档：https://numpy.org/doc/

请注意，以上答案仅供参考，具体的数据预处理方法可能因实际情况而异。