Question

我有这个数据序列，其中每个数字代表给定时间步长的位置。

`sequence = [[ 2][ 2][ 2][ 2][ 2][ 2][ 2][ 2][ 2][ 2][ 2][ 2][ 2][ 2][ 2][ 2][ 2][ 2][ 2][ 2][ 2][ 2][ 2][ 2][ 2][ 2][ 2][ 2][ 2][ 2][ 2][ 2][ 2][ 2][13][13][ 3][ 3]]`

我想将其分为LSTM神经网络的小部分。我想要的片段是15个时间步长输入，并预测5个时间步长输出，但是正如https://machinelearningmastery.com/develop-encoder-decoder-model-sequence-sequence-prediction-keras/中所提到的，我需要一个像这样的结构，其中Output比Input2要向前一个时间步： / p>

Input1: ['1', '2', '3']
Input2: ['_', '4', '5']
Output: ['4', '5', '6']

为此，我正在这样做：

i=0
n_steps_in = 15
n_steps_out = 5
end_ix = i+n_steps_in

seq_x = sequence[i:end_ix]
seq_y = sequence[end_ix:end_ix+n_steps_out]
seq_y_1 = sequence [end_ix-1:end_ix+n_steps_out-1]
seq_y[0] = 0

但是当我打印结果时，我也在0和原始seq_y_q中获得了sequence（为了避免过多的文字，我不会写它）：

seq_y = [[0][2][2][2][2]]
seq_y_1 = [[2][0][2][2][2]]

我想拥有seq_y_1=[[2][2][2][2][2]]

如何更改一个列表seq_y中的一个值而又不影响另一个列表seq_y_1和原始列表sequence？这似乎是一个愚蠢的问题，但我没有发现我在做错什么。也许是混叠的问题...

预先感谢

更改列表的值而不在另一个列表中更改

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