如何用lstm对上述数据 进行预测，给出python代码，不使用tensorflow

LSTM（长短时记忆网络）是一种递归神经网络结构，特别适合处理序列数据，如时间序列预测。在Python中，我们可以使用Keras库，它是一个高级API，可以方便地构建和训练深度学习模型，包括LSTM。

以下是一个简单的例子，说明如何使用Keras的Sequential API创建一个LSTM模型来进行预测。假设我们有一个名为`data`的Pandas DataFrame，其中包含时间序列数据，列名`value`是我们想要预测的目标：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# 假设数据已经预处理成合适的形状，例如每行代表一个样本，值列表示时间步长内的观测值
# data.shape == (samples, timesteps)

model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, input_shape=(timesteps, 1)))  # 添加一个LSTM层，单元数为50
model.add(Dense(1))  # 添加一个全连接层用于输出预测值

# 编译模型，指定损失函数、优化器和评估指标
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 使用历史数据拟合模型
history = model.fit(data['input_data'], data['target_data'], epochs=50, batch_size=32, validation_split=0.2)

# 对新的数据进行预测
predictions = model.predict(new_data)

# 注意这只是一个基础模型，实际应用中可能需要更多的预处理步骤和调整模型超参数

这里的关键点是，你需要首先将数据划分为输入（过去的时间步）和目标（下一个时间步的值），然后用`fit`函数训练模型。`predict`函数则用于生成未来值的预测。