look_back = 1000 trainX,trainY = create_dataset(trainlist,look_back) testX,testY = create_dataset(testlist,look_back)

根据给定的代码，当look_back = 1000时，trainX和trainY的创建过程如下所示：

trainX = create_dataset(trainlist, 1000) [1]
trainY = create_dataset(trainlist, 1000)

具体的实现步骤为：
1. 首先，将训练数据集trainlist作为输入参数，以look_back值为步长来创建训练数据集trainX和trainY。其中，trainX是由look_back长度的连续样本组成的，trainY是在trainX中的下一个时间步的样本值 [1]。
2. 在代码中的for循环中，从数据集的第一个样本开始，依次取出连续的look_back个样本，并将这些样本作为一个样本序列保存在dataX中 。
3. 在同一个for循环中，将trainlist中对应的下一个时间步的样本值，即位于(i+look_back)位置的值，保存在dataY中 。
4. 最后，将dataX和dataY转换为numpy数组，分别得到trainX和trainY 。

同样的方式，可以用于创建测试数据集testX和testY，代码如下：

testX = create_dataset(testlist, 1000)
testY = create_dataset(testlist, 1000)

因此，当look_back = 1000时，trainX、trainY、testX和testY是通过create_dataset函数从相应的数据集中创建得到的。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [CNN做时间序列预测_lstm时间序列预测_2](https://blog.csdn.net/weixin_39864101/article/details/110352828)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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