我有一个数据集，包含超过12000个数据点和25个特征，其中最后一个特征是类别标签。这是一个分类问题。现在，我希望将每个数据点转换为图像。我不知道该如何操作。请帮助我。我使用Python。如果有人能提供示例代码，我将不胜感激。提前谢谢。

回答：

在这方面已经有一些研究，你可以使用Gramian角域（GAF）或Markov转移域（MTF），详细描述可以在Imaging Time-Series to Improve Classification and Imputation中找到。此外，其他一些研究使用了递归图，如Deep-Gap: deep learning framework。将时间序列可视化为图像是一种有趣的思考方式，这样你可以轻松使用例如CNNs。但你喜欢使用哪种方法呢？顺便提醒一下，这可能不是分类时间序列的“高效”方式哦:)