写一段python代码，读取一个csv文件，该文件没有表头，第一列为时间编号,编号以1,2,3……这样自然数的形式出现，第二列为充电量数值，将该数据集的前90%划分为训练集，其余部分设置为测试集，利用L1正则化改进的lstm模型预测该时间序列，并打印rmse作为评价指标，并分别绘制训练集的真实值和预测值图片以及测试集的真实值和预测值图片，两张图片的横坐标单位为time/h，纵坐标单位为kwh

好的，以下是代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
from tensorflow.keras.regularizers import l1
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv', header=None)

# 取第二列作为特征值
values = data.iloc[:, 1].values.reshape(-1, 1)

# 归一化处理
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_values = scaler.fit_transform(values)

# 将数据集划分为训练集和测试集
train_size = int(len(scaled_values) * 0.9)
train_data = scaled_values[:train_size, :]
test_data = scaled_values[train_size:, :]

# 定义函数，将数据转换为时间序列和标签
def create_dataset(dataset, look_back=1):
    X, Y = [], []
    for i in range(len(dataset)-look_back):
        X.append(dataset[i:(i+look_back), 0])
        Y.append(dataset[i+look_back, 0])
    return np.array(X), np.array(Y)

# 定义时间步长
time_steps = 12

# 将数据转换为时间序列和标签
train_X, train_Y = create_dataset(train_data, time_steps)
test_X, test_Y = create_dataset(test_data, time_steps)

# 将数据转换为三维数组
train_X = np.reshape(train_X, (train_X.shape[0], train_X.shape[1], 1))
test_X = np.reshape(test_X, (test_X.shape[0], test_X.shape[1], 1))

# 定义L1正则化参数
l = 0.001

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(time_steps, 1), kernel_regularizer=l1(l)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(train_X, train_Y, epochs=50, batch_size=64, verbose=2)

# 预测训练集和测试集
train_predict = model.predict(train_X)
test_predict = model.predict(test_X)

# 反归一化处理
train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict)
train_Y = scaler.inverse_transform(train_Y.reshape(-1, 1))
test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict)
test_Y = scaler.inverse_transform(test_Y.reshape(-1, 1))

# 计算RMSE
train_rmse = np.sqrt(np.mean(np.square(train_predict - train_Y)))
test_rmse = np.sqrt(np.mean(np.square(test_predict - test_Y)))
print('Train RMSE:', train_rmse)
print('Test RMSE:', test_rmse)

# 绘制训练集真实值和预测值的图像
train_plot = np.empty_like(scaled_values)
train_plot[:, :] = np.nan
train_plot[time_steps:len(train_predict)+time_steps, :] = train_predict
train_plot = scaler.inverse_transform(train_plot)

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(values, label='True')
plt.plot(train_plot, label='Predicted')
plt.title('Training set')
plt.xlabel('time/h')
plt.ylabel('kwh')
plt.legend()
plt.show()

# 绘制测试集真实值和预测值的图像
test_plot = np.empty_like(scaled_values)
test_plot[:, :] = np.nan
test_plot[len(train_predict)+(time_steps*2):len(scaled_values), :] = test_predict
test_plot = scaler.inverse_transform(test_plot)

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(values, label='True')
plt.plot(test_plot, label='Predicted')
plt.title('Testing set')
plt.xlabel('time/h')
plt.ylabel('kwh')
plt.legend()
plt.show()

需要注意的是，代码中的 `data.csv` 文件需要与代码放在同一个文件夹下，且数据集的第一列为时间编号，不需要作为特征值。另外，代码中的时间步长 `time_steps` 和 L1正则化参数 `l` 可以根据实际情况进行调整。