重塑numpy，爲滯後值增加額外維度

我很難重塑一個經常性神經網絡的numpy數組。我有一個數組，看起來像這樣重塑numpy，爲滯後值增加額外維度

 10 day  15 day 25 day 
24  295.775 275.283333 281.16 
25  296.000 275.483333 281.56 
26  295.825 275.500000 281.75 
27  295.425 275.350000 281.91 
28  295.275 294.883333 282.04

，我把它變成一個numpy的陣列時，這將是形狀(num_samples, 3 features)

，但我需要做的就是把它變成（num_samples，時間步長，3特徵）

其中陣列看起來像

[ [ [295.775 275.283333 281.16] 
    [296.000 275.483333 281.56] 
    [295.825 275.500000 281.75] 
    [295.425 275.350000 281.91] ] 
    [ [296.000 275.483333 281.56] 
    [295.825 275.500000 281.75] 
    [295.425 275.350000 281.91] 
    [295.275 294.883333 282.04] ]

其中此處所得numpy的陣列在此具有（number_samples，4個時間步長，3個特徵）

我一直在試圖增加新列滯後變量和重塑，但無濟於事

來源

2016-07-05 entercaspa

我覺得你以後有什麼很簡單：

np.array([arr[i:i+4] for i range(len(arr)-4)])

來源

2016-07-05 10:44:03 Julien

其實現在，我想它是本質上正是我想要的 – entercaspa

謝謝你的男人，這是完美的 – entercaspa

重塑numpy，爲滯後值增加額外維度

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