NLP之TFTS读入数据：TF之TFTS读入时间序列数据的几种方法

贪玩给篮球
贪玩给篮球 2022-09-19 16:23:59 66492
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NLP之TFTS读入数据：TF之TFTS读入时间序列数据的几种方法

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T1、从Numpy 数组中读入时间序列数据

T2、从csv文件中读入时间序列数据

T1、从Numpy 数组中读入时间序列数据

1、设计思路

2、输出结果

  1. {'times': array([  0,   1,   2,   3,   4,   5,   6,   7,   8,   9,  10,  11,  12,
  2.         13,  14,  15,  16,  17,  18,  19,  20,  21,  22,  23,  24,  25,
  3.         26,  27,  28,  29,  30,  31,  32,  33,  34,  35,  36,  37,  38,
  4.         39,  40,  41,  42,  43,  44,  45,  46,  47,  48,  49,  50,  51,
  5.         52,  53,  54,  55,  56,  57,  58,  59,  60,  61,  62,  63,  64,
  6.         65,  66,  67,  68,  69,  70,  71,  72,  73,  74,  75,  76,  77,
  7.         78,  79,  80,  81,  82,  83,  84,  85,  86,  87,  88,  89,  90,
  8.         91,  92,  93,  94,  95,  96,  97,  98,  99, 100, 101, 102, 103,
  9.        104, 105, 106, 107, 108, 109, 110, 111, 112, 113, 114, 115, 116,
  10.        117, 118, 119, 120, 121, 122, 123, 124, 125, 126, 127, 128, 129,
  11.        130, 131, 132, 133, 134, 135, 136, 137, 138, 139, 140, 141, 142,
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  16.        195, 196, 197, 198, 199, 200, 201, 202, 203, 204, 205, 206, 207,
  17.        208, 209, 210, 211, 212, 213, 214, 215, 216, 217, 218, 219, 220,
  18.        221, 222, 223, 224, 225, 226, 227, 228, 229, 230, 231, 232, 233,
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  25.        312, 313, 314, 315, 316, 317, 318, 319, 320, 321, 322, 323, 324,
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  27.        338, 339, 340, 341, 342, 343, 344, 345, 346, 347, 348, 349, 350,
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  39.        494, 495, 496, 497, 498, 499, 500, 501, 502, 503, 504, 505, 506,
  40.        507, 508, 509, 510, 511, 512, 513, 514, 515, 516, 517, 518, 519,
  41.        520, 521, 522, 523, 524, 525, 526, 527, 528, 529, 530, 531, 532,
  42.        533, 534, 535, 536, 537, 538, 539, 540, 541, 542, 543, 544, 545,
  43.        546, 547, 548, 549, 550, 551, 552, 553, 554, 555, 556, 557, 558,
  44.        559, 560, 561, 562, 563, 564, 565, 566, 567, 568, 569, 570, 571,
  45.        572, 573, 574, 575, 576, 577, 578, 579, 580, 581, 582, 583, 584,
  46.        585, 586, 587, 588, 589, 590, 591, 592, 593, 594, 595, 596, 597,
  47.        598, 599, 600, 601, 602, 603, 604, 605, 606, 607, 608, 609, 610,
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  49.        624, 625, 626, 627, 628, 629, 630, 631, 632, 633, 634, 635, 636,
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  52.        663, 664, 665, 666, 667, 668, 669, 670, 671, 672, 673, 674, 675,
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  54.        689, 690, 691, 692, 693, 694, 695, 696, 697, 698, 699, 700, 701,
  55.        702, 703, 704, 705, 706, 707, 708, 709, 710, 711, 712, 713, 714,
  56.        715, 716, 717, 718, 719, 720, 721, 722, 723, 724, 725, 726, 727,
  57.        728, 729, 730, 731, 732, 733, 734, 735, 736, 737, 738, 739, 740,
  58.        741, 742, 743, 744, 745, 746, 747, 748, 749, 750, 751, 752, 753,
  59.        754, 755, 756, 757, 758, 759, 760, 761, 762, 763, 764, 765, 766,
  60.        767, 768, 769, 770, 771, 772, 773, 774, 775, 776, 777, 778, 779,
  61.        780, 781, 782, 783, 784, 785, 786, 787, 788, 789, 790, 791, 792,
  62.        793, 794, 795, 796, 797, 798, 799, 800, 801, 802, 803, 804, 805,
  63.        806, 807, 808, 809, 810, 811, 812, 813, 814, 815, 816, 817, 818,
  64.        819, 820, 821, 822, 823, 824, 825, 826, 827, 828, 829, 830, 831,
  65.        832, 833, 834, 835, 836, 837, 838, 839, 840, 841, 842, 843, 844,
  66.        845, 846, 847, 848, 849, 850, 851, 852, 853, 854, 855, 856, 857,
  67.        858, 859, 860, 861, 862, 863, 864, 865, 866, 867, 868, 869, 870,
  68.        871, 872, 873, 874, 875, 876, 877, 878, 879, 880, 881, 882, 883,
  69.        884, 885, 886, 887, 888, 889, 890, 891, 892, 893, 894, 895, 896,
  70.        897, 898, 899, 900, 901, 902, 903, 904, 905, 906, 907, 908, 909,
  71.        910, 911, 912, 913, 914, 915, 916, 917, 918, 919, 920, 921, 922,
  72.        923, 924, 925, 926, 927, 928, 929, 930, 931, 932, 933, 934, 935,
  73.        936, 937, 938, 939, 940, 941, 942, 943, 944, 945, 946, 947, 948,
  74.        949, 950, 951, 952, 953, 954, 955, 956, 957, 958, 959, 960, 961,
  75.        962, 963, 964, 965, 966, 967, 968, 969, 970, 971, 972, 973, 974,
  76.        975, 976, 977, 978, 979, 980, 981, 982, 983, 984, 985, 986, 987,
  77.        988, 989, 990, 991, 992, 993, 994, 995, 996, 997, 998, 999]), 'values': array([[ -1.61520834e-01],
  78.        [ -1.20098371e-01],
  79.        [  4.83943258e-02],
  80.        
  81. ……
  83.        [  4.99396130e+00],
  84.        [  4.91760246e+00]])}
  85.  
  86. one_batch_data: {'times': array([[11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20],
  87.        [52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61]]), 'values': array([[[ 0.2116637 ],
  88.         [ 0.35786912],
  89.         [ 0.46659477],
  90.         [ 0.47641276],
  91.         [ 0.69212934],
  92.         [ 0.38971264],
  93.         [ 0.75060135],
  94.         [ 0.67389518],
  95.         [ 0.79628369],
  96.         [ 0.66315587]],
  97.  
  98.        [[ 1.37931288],
  99.         [ 1.20433465],
  100.         [ 1.25861198],
  101.         [ 1.22299998],
  102.         [ 1.07184071],
  103.         [ 1.29255228],
  104.         [ 1.125529  ],
  105.         [ 1.13725779],
  106.         [ 1.37877491],
  107.         [ 1.05761771]]])}

T2、从csv文件中读入时间序列数据

1、设计思路

2、输出结果

csv文件内容
  1. {'times': array([  1,   2,   3,   4,   5,   6,   7,   8,   9,  10,  11,  12,  13,
  2.         14,  15,  16,  17,  18,  19,  20,  21,  22,  23,  24,  25,  26,
  3.         27,  28,  29,  30,  31,  32,  33,  34,  35,  36,

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    数据湖已成为企业存储、处理和分析海量数据的核心基础设施。然而，随着数据量的爆炸性增长，如何高效地管理和优化数据湖中的大规模数据成为了一个亟待解决的问题。近一年开源项目StarRocks围绕湖仓相关功能积极探索，目前已实现无缝对接多种开放表格式和文件格式，为企业业务运营提供数据管理和分析的灵活选择。作为StarRocks社区的主要贡献者和商业化公司，镜舟科技在已经和申万宏源、苏商银行、格创东智、吉利

  • 如何利用 StarRocks 实时分析数据湖中的数据？ 2024-08-29 20051 浏览

    众所周知，湖仓一体架构（Lakehouse）能提供更为统一和高效的数据处理与分析能力。StarRocks当前已打通多种数据湖组件，如ApacheIceberg、ApacheHudi、DeltaLake、ApachePaimon等，实现了对数据湖的实时查询与分析。不仅能够作为查询引擎直接读取数据湖中的数据，还支持物化视图等高级功能，进一步提升查询性能，帮助企业“一键实现”湖仓架构。1.StarRoc

  • 公采/企业采购中心数据档案自动刻录归档管理平台 2024-09-05 18290 浏览

    近年来，公共资源交易领域全流程电子化发展迅速。档案存储由纸质化到数字化的转变不断加速，应建立健全电子化档案管理规章制度，抓紧解决电子档案、技术规范、信息安全等问题。按照一标一档方式，将交易服务过程中产生的电子文档、纸质文件以及音视频等按有关规定统一归档，以确保档案的真实性、完整性、可利用性，以备后期调阅利用。公采中心数据档案为何选用光盘？面对公采/企业采购中心领域的交易音视频海量数据，综合对比各类

  • 如何利用 StarRocks 加速 Iceberg 数据湖的查询效率 2024-09-30 15291 浏览

    数据湖作为一种存储各种类型数据的集中式存储系统，以其灵活性、可扩展性和低成本的优势受到越来越多企业的青睐。然而，数据湖虽然降低了数据存储成本，但在数据分析尤其是实时数据分析场景下，其性能仍存在一定瓶颈。本文将探讨如何利用开源项目StarRocks来提升Iceberg的查询效率，为企业提供更快速、更灵活的数据分析能力。作为StarRocks社区的主要贡献者和商业化公司，镜舟科技深度参与StarRoc

  • 统信系统如何在保证自己数据安全的基础上，进行数据分析，比如使用pandas进行大数据分析 2024-09-11 16802 浏览

    统信系统如何在保证自己数据安全的基础上，进行数据分析，比如使用pandas进行大数据分析

贪玩给篮球
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