Umformen numpy Hinzufügen zusätzlicher Dimension für verzögerte Werte

Question

Ich habe Probleme, ein numpy Array für ein wiederkehrendes neuronales Netzwerk neu zu gestalten. Ich habe ein Array, das wie diese Form wird dies (num_samples, 3 features)

von, aber

 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 

und wenn ich diese wiederum in einen numpy Array sieht, was ich zu tun ist, macht dies zu (num_samples, Zeitschritte, 3 Features)

wo das Array aussieht

[ [ [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] ] 

wo hier die resultierende hier numpy Array (number_samples, 4 Zeitschritte, 3 Eigenschaften)

Ich habe versucht, für verzögerte Variablen neue Spalten hinzufügen und Umformen, aber ohne Erfolg

Answer 1

denke ich, was Sie nach ist einfach:

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