上面读tif格式文件改为读nc格式文件，

好的，针对nc格式文件，我们需要使用xarray库来读取数据。以下是修改后的代码：

import numpy as np
import xarray as xr

# 读取nc文件
def read_nc(filename):
    ds = xr.open_dataset(filename)
    return ds.wind_speed.values

# 获取训练数据和标签
def get_train_data_and_label(files):
    data = []
    label = []
    for i in range(len(files) - 25):
        x = np.array([read_nc(files[j]) for j in range(i, i + 24)])
        y = read_nc(files[i + 24])
        data.append(x)
        label.append(y)
    return np.array(data), np.array(label)

# 获取测试数据
def get_test_data(files):
    x = np.array([read_nc(files[i]) for i in range(len(files) - 24, len(files))])
    return np.array([x])

# 构建模型
model = ModelLstm(lstm_units=128, dense_units=64)
model.build_model(input_shape=(24, 721, 1440))

# 获取训练数据和标签
train_files = ['data/{}.nc'.format(i) for i in range(720)]
x_train, y_train = get_train_data_and_label(train_files)

# 训练模型
model.train(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 获取测试数据
test_files = ['data/{}.nc'.format(i) for i in range(696, 720)]
x_test = get_test_data(test_files)

# 进行预测
y_pred = model.predict(x_test)
print(y_pred)

读取nc文件时，我们使用xarray库的open_dataset方法来打开文件，并使用.values属性获取数据。其余部分与上面的代码类似。

请注意，由于数据量太大，这段代码可能需要较长的时间才能运行完毕。另外，代码中的路径和文件名可能需要根据您的实际情况进行修改。