time_series = data[:, 1:] time_series = time_series.reshape((time_series.shape[0], -1, 1))什么意思

这段代码是在将一个二维的数据矩阵 `data` 中除了第一列之外的所有列作为时间序列数据，并将其转换为三维数组 `time_series`，以便用于时间序列分析或者序列预测等任务。

具体来说，第一行代码中 `data[:, 1:]` 表示选取 `data` 中所有行，但是只选取从第二列到最后一列的数据，也就是将除了第一列之外的所有列作为时间序列数据。

第二行代码中 `time_series = time_series.reshape((time_series.shape[0], -1, 1))` 表示将 `time_series` 数组从二维转换为三维数组，其中第一维度表示样本数，第二维度表示时间步长，第三维度表示每个时间步的特征数（在这里是 1，因为每个时间步只有一个数值）。其中 `-1` 表示根据数组自动计算该维度的大小。