RNNを実行する際のデータセットを作製しているコードを見ている中で、わからない記述があったので質問させていただきます。
RNNで10個先のデータを予測する際に、タイムステップごとに予測し、その値を格納していく予定です。
import tensorflow as tf
import tensorflow.keras as keras
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(42)
#sin波を作成する関数
def generate_time_series(batch_size, n_steps):
freq1, freq2, offsets1, offsets2 = np.random.rand(4, batch_size, 1)
time = np.linspace(0, 1, n_steps)
series = 0.5 * np.sin((time - offsets1) * (freq1 * 10 + 10)) # wave 1
series += 0.2 * np.sin((time - offsets2) * (freq2 * 20 + 20)) # + wave 2
series += 0.1 * (np.random.rand(batch_size, n_steps) - 0.5) # + noise
return series[..., np.newaxis].astype(np.float32)
#データセットを作製
n_steps = 50
series = generate_time_series(10000, n_steps + 10)
X_train = series[:7000, :n_steps]
X_valid = series[7000:9000, :n_steps]
X_test = series[9000:, :n_steps]
Y = np.empty((10000, n_steps, 10))
for step_ahead in range(1, 10 + 1):
#この部分のstep_ahead:step_ahead + n_stepsがわからない。
Y[..., step_ahead - 1] = series[..., step_ahead:step_ahead + n_steps, 0]
Y_train = Y[:7000]
Y_valid = Y[7000:9000]
Y_test = Y[9000:]```
series変数には numpy のSeries型のデータが入っているようです。
pythonではSeries型を含め、リストのような列に対して、スライス（一部分だけ取り出す）操作ができます。
参照： https://note.nkmk.me/python-numpy-ndarray-slice/
今回の例では、step_ahead番目から step_ahead+_n_steps 番目までの要素が取り出され、さらに0番目の要素が取り出されて、Y変数（これもリスト）に代入されます。
