从数据库抽取连续30条数据,作为特征值,第31条数据作为目标值,根据需要完成其数据处理过程
要求得到经过标准化、划分数据集后的numpy格式数据
结果要求为:
特征的数据维度为(n,30,1)
目标的数据维度为(n,1)
这个该怎么去实现
从数据库抽取连续30条数据,作为特征值,第31条数据作为目标值,根据需要完成其数据处理过程
要求得到经过标准化、划分数据集后的numpy格式数据
结果要求为:
特征的数据维度为(n,30,1)
目标的数据维度为(n,1)
这个该怎么去实现
可以考虑用pandas
实现,大致思路如下。
# 读取前30条数据
train_data = pd.read_sql('select * from test limit 30;', con=mysql_connection)
# 读取前31条数据
test_data = pd.read_sql('select * from test limit 30, 1;', con=mysql_connection)
获取到的数据本质上就已经满足你的要求,它叫做DataFrame,是numpy的ndarray的封装。如果需要其他细致的操作可以看看pandas
相关文档。希望能够帮到你。