input_data = np.array([math.cos(x) for x in np.arange(200)])分训练集

对于这个输入数据，如果要分成训练集和测试集，可以使用如下代码：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(input_data[:-1], input_data[1:], test_size=0.2, random_state=42)

这里使用了`train_test_split`函数，将输入数据`input_data`分成了训练集和测试集。其中，`input_data[:-1]`表示输入数据的前199个值是训练集，`input_data[1:]`表示输入数据的后199个值是训练集（因为我们要使用当前时刻的输入预测下一个时刻的输出）。`test_size=0.2`表示将整个数据集中的20%作为测试集，`random_state=42`表示设定随机种子，确保每次运行代码得到的训练集和测试集划分都是一样的。最终，函数会返回四个数组，即训练集输入`X_train`、训练集输出`y_train`、测试集输入`X_test`、测试集输出`y_test`。

相关问题

input_data = np.array(input_data)

input_data = np.array(input_data)是将列表input_data转换为NumPy数组的函数。NumPy是Python中用于科学计算和数值计算的重要库，提供了高效的数组和矩阵运算功能。与Python自带的列表（list）相比，NumPy数组具有更高效的运算速度和更少的内存占用。

在这里，我们将列表input_data转换为NumPy数组，可以方便地应用NumPy提供的数组函数进行数据处理和计算。例如，我们可以通过input_data.mean()来计算input_data的平均值，或者通过input_data.std()来计算input_data的标准差。需要注意的是，如果input_data中的元素类型不一致，可能会导致转换失败或者转换结果不符合预期。因此，在使用np.array()函数时，需要确保输入的列表中的元素类型是一致的。

input_data=np.array(input_data) NameError: name 'np' is not defined

这个错误是因为在代码中使用了`np`，但是没有导入 NumPy 库。你需要在代码的开头添加以下语句导入 NumPy 库：

import numpy as np

这样就可以正常使用 `np.array()` 函数了。