我在为递归神经网络重塑numpy数组时遇到问题。我有一个看起来像这样的数组
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
当我把它变成一个numpy数组时，它的形状将是
(num_samples, 3 features)但是我要做的是将其转换为（num_samples，timesteps，3个功能）
数组看起来像
[ [ [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] ]
这里的结果numpy数组在这里具有（number_samples，4个时间步长，3个特征）
我一直在尝试为滞后变量添加新列并进行重塑，但无济于事
最佳答案
我认为您所追求的仅仅是这样：
np.array([arr[i:i+4] for i range(len(arr)-4)])