我有一个类似的数据:
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)
。使用循环方法设置moving_window=20
,seq_len=100
,seq_interval=10
,以生成训练样本:
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)
此方法效率低。我想找到一种更有效的方法,例如reshape(不适用于这种情况)或其他整个操作。