用python编写预测全球温度的代码，框架TensorFlow，模型LSTM，输入数据ERA5再分析资料netcdf格式数据,样本个数1440*720个，时间共30天*24小时=720小时，前20天（480小时）数据为训练数据集，21到30日（240小时）数据为测试数据集。通过前6小时温度数据，预测后6小时温度值

好的，这是一个比较复杂的问题，需要涉及到数据处理、模型构建、训练和预测等多个方面。以下是一个简单的代码示例，可以作为参考：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from netCDF4 import Dataset

# 读取数据
dataset = Dataset('data.nc', 'r')
temp = dataset.variables['temp'][:]  # 温度数据，shape为(720, 1440, 720)
dataset.close()

# 数据处理
train_data = temp[:480]
test_data = temp[480:]
train_x = []
train_y = []
test_x = []
test_y = []
for i in range(6, 480):
    train_x.append(train_data[i-6:i])
    train_y.append(train_data[i])
for i in range(6, 240):
    test_x.append(test_data[i-6:i])
    test_y.append(test_data[i])
train_x = np.array(train_x)
train_y = np.array(train_y)
test_x = np.array(test_x)
test_y = np.array(test_y)

# 模型构建
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.LSTM(units=64, input_shape=(6, 1440)),
    tf.keras.layers.Dense(units=1)
])
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(train_x, train_y, epochs=10, batch_size=32)

# 预测结果
pred_y = model.predict(test_x)

# 计算误差
mse = tf.keras.losses.MeanSquaredError()
test_loss = mse(test_y, pred_y).numpy()

print('Test loss:', test_loss)

其中，`data.nc`是存储温度数据的netcdf格式文件，`train_data`和`test_data`分别是训练集和测试集的数据，`train_x`和`train_y`是训练集的输入和输出数据，`test_x`和`test_y`是测试集的输入和输出数据。模型使用了一个LSTM层和一个全连接层，使用MSE作为损失函数，并使用Adam优化器进行训练。最终输出测试集的误差。