def create_dataset(dataset, look_back): #这里的look_back与timestep相同 dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset)-look_back-1): a = dataset[i:(i+look_back)] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back]) return numpy.array(dataX),numpy.array(dataY) #训练数据太少 look_back并不能过大 look_back = 1 trainX,trainY = create_dataset(trainlist,look_back) testX,testY = create_dataset(testlist,look_back)

根据您的代码，您定义了一个名为 `create_dataset` 的函数，用于创建训练数据集和测试数据集。这个函数接受两个参数，`dataset` 是一个数据集，`look_back` 是一个整数，表示时间步长。

在函数内部，您创建了两个空列表 `dataX` 和 `dataY`，用于保存输入数据和对应的输出数据。然后，您使用一个循环遍历数据集中的每个样本（从索引 0 到 `len(dataset)-look_back-1`）。

在每次迭代中，您从数据集中提取长度为 `look_back` 的子序列，并将其添加到 `dataX` 列表中。然后，您提取对应的下一个时间步的值，并将其添加到 `dataY` 列表中。

最后，您将 `dataX` 和 `dataY` 转换为 numpy 数组，并将它们作为函数的返回值。

在接下来的代码中，您使用 `create_dataset` 函数将训练集和测试集分别转换为输入和输出序列。在这里，`look_back` 的值为 1，表示每个输入序列只包含一个时间步的数据。

希望这能帮助您理解代码的功能。如果您有任何其他问题，请随时提问。