写一个复杂的读取一列数据的时序预测，并画出预测结果和实际结果的代码

好的，我可以为您提供一个使用LSTM网络进行时序预测的简单示例代码。请注意，这是一个简单的示例，实际应用中可能需要进行更多的数据处理和调整模型参数来达到更好的预测结果。

首先，我们需要加载所需的库。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM

然后，我们需要加载数据并进行预处理。这里我选择了使用pandas库读取csv文件作为数据源，并进行了归一化处理。

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据转化为numpy数组
dataset = data.values

# 将数据类型转换为float
dataset = dataset.astype('float32')

# 归一化数据
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
dataset = scaler.fit_transform(dataset)

接下来，我们需要将数据分成训练集和测试集。这里我选择了使用前70%的数据作为训练集，后30%的数据作为测试集。

# 将数据分成训练集和测试集
train_size = int(len(dataset) * 0.7)
test_size = len(dataset) - train_size
train_data, test_data = dataset[0:train_size, :], dataset[train_size:len(dataset), :]

然后，我们需要定义一个函数来将数据转换为适合LSTM模型的格式。这里我选择了使用前5天的数据来预测下一天的数据，但您可以根据自己的需求进行调整。

def create_dataset(dataset, look_back=5):
    X, Y = [], []
    for i in range(len(dataset)-look_back-1):
        a = dataset[i:(i+look_back), 0]
        X.append(a)
        Y.append(dataset[i + look_back, 0])
    return np.array(X), np.array(Y)

接下来，我们需要使用上面定义的函数来创建训练集和测试集的数据格式。

# 创建训练集和测试集的数据格式
look_back = 5
trainX, trainY = create_dataset(train_data, look_back)
testX, testY = create_dataset(test_data, look_back)

# 将数据重塑为LSTM需要的格式：[样本数，时间步数，特征数]
trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], trainX.shape[1], 1))
testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], testX.shape[1], 1))

然后，我们需要定义一个LSTM模型并进行训练。

# 定义LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(look_back, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(trainX, trainY, epochs=100, batch_size=1, verbose=2)

最后，我们可以使用训练好的模型来进行预测，并将预测结果和实际结果可视化。

# 使用训练好的模型进行预测
trainPredict = model.predict(trainX)
testPredict = model.predict(testX)

# 将预测结果反归一化
trainPredict = scaler.inverse_transform(trainPredict)
trainY = scaler.inverse_transform([trainY])
testPredict = scaler.inverse_transform(testPredict)
testY = scaler.inverse_transform([testY])

# 可视化训练集和测试集的预测结果和实际结果
trainPredictPlot = np.empty_like(dataset)
trainPredictPlot[:, :] = np.nan
trainPredictPlot[look_back:len(trainPredict)+look_back, :] = trainPredict
testPredictPlot = np.empty_like(dataset)
testPredictPlot[:, :] = np.nan
testPredictPlot[len(trainPredict)+(look_back*2)+1:len(dataset)-1, :] = testPredict
plt.plot(scaler.inverse_transform(dataset))
plt.plot(trainPredictPlot)
plt.plot(testPredictPlot)
plt.show()

这样，我们就完成了一个简单的时序预测模型的训练和预测，并将预测结果和实际结果进行了可视化。