LSTM的数据集准备_lstm数据集

前言

一、遇到的问题：

我一开始是以为将nc文件里面的数据提取出来，然后我直接创建csv文件，设置好行、列将数据导入就行。但是事情并没有那么的简单
1.首先你必须清楚nc文件里面的数据到底是什么？它的结构是怎样的？我怎么去利用？包含的哪些内容，哪些是我要导入的？我的范围又是什么？
2.我一开始是把每一个维度都当成是一个数据，然后导入到我csv文件里面。然后就发现数据量很大，然后我的csv文件是根本打不开的。然后当时我都没意识到，我根本没有弄清楚我的数据集，根本不知道我到底要的是哪部分的东西。
3.我当时是把维度都导进去，但是每个维度的大小是不一样的。像我的经度是41，而维度有51，如果我盲目的导入，那么就会出现数据复制，为了去配合别的数据（从下图可以看到我第一次操作的时候，真的是瞎闹）

4.处理时间坐标。从上图也可以明确的看到，我的时间也是不是正常的表示方式。
我弄这个时间大概是花了2天的（当然并不是一整天都在弄，就一天花一两三四个小时在这个项目上啊哈哈哈哈）
我当时试了很多办法，并不能把时间表示出来，甚至出现找不到文件的bug
然后我最后用了num2date（）函数就成功解决了这个问题。

time1=nc.num2date(time, units=dataset['time'].units)
print(time1)
1
2

5，但是接下来还是有很多很多的问题要解决，比如我的变量有四个维度，那么我怎么写这个代码将这个四个维度输入到一个变量里面，然后导入到csv文件里面。说起来还挺简单的，希望过几天代码实践的时候，不要整我。
6，我的csv文件应该长什么样，我又要怎么把他表示出来
我一开始想的是我的csv文件应该这样表示（图一），但我有六张图片，后面两张图片的变量也有点不一样。如果我们一个变量一个csv文件显然是不现实的。但是我看了一些别的lstm预测，他用的csv文件里面大概长这样（图二），他就很很轻松可以将东西都搞到一起啊，然后我就觉得我这个好麻烦，可能是我还没很会弄吧。然后我又想了一下能不能图三

二、知识了解

1.了解nc文件

nc 文件包含两个主要部分：

dimensions：各个变量维度大小
variables：变量
group：组

4个维度： longitude(41), latitude(51), expver(2), time(12)
4个变量：‘mwd’, ‘mwp’, ‘swh’, ‘shts’, ‘shww’
我觉得这张图更直观：

2.读入数据

生成csv文件

法一：利用DictReader、DictWriter等对该csv文件读写，并输出示例样式的结果

import csv
import collections
tast = open("instance.csv","w")
studen = ["class","name","gender","score"]
writer = csv.DictWriter(tast,studen)

writer.writeheader()

writer.writerow({"class":"19云3","name":"Li","gender":"python","score":"80"})
writer.writerow({"class":"19云3","name":"Wang","gender":"python","score":"90"})
writer.writerow({"class":"19云3","name":"Zhang","gender":"python","score":"85"})
writer.writerow({"class":"19云3","name":"Wu","gender":"python","score":"100"})
tast.close()
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