X, y = Sequential_Input_LSTM(df_min_model_data, n_input)

`Sequential_Input_LSTM`是一个函数，它使用Keras库中的`Sequential`模型结构来构建一个长短期记忆网络（LSTM），常用于处理时间序列数据。在这个上下文中，`df_min_model_data`可能是包含输入特征的数据框，而`n_input`则指定了模型需要考虑的历史时间步数。

函数内部可能会做如下的操作：
1. 初始化一个空的Sequential模型。
2. 添加一个LSTM层作为模型的主要组成部分，该层会学习并捕捉时间序列中的长期依赖。
3. 可能还会添加其他层，如 Dense 层来进行分类或回归任务。
4. 配置模型的训练参数，比如损失函数、优化器等。
5. 最后通过`model.compile()`来配置模型并准备训练。

具体来说，这行代码可能执行了类似这样的操作：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM

# 假设df_min_model_data是输入数据，每一列代表一个时间步，最后一列是目标变量
X = df_min_model_data.iloc[:, :-1]  # 输入特征序列
y = df_min_model_data.iloc[:, -1:]   # 目标变量序列

# 使用Sequential模型创建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=n_input, input_shape=(None, df_min_model_data.shape[1]-1)))  # 参数n_input指定LSTM单元的数量