麻烦用python写一段用于时间序列预测的程序

好的，这是一段使用 Python 进行时间序列预测的程序：

首先，我们需要导入所需的库：

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

接下来，我们可以读入时间序列数据并对其进行预处理：

# 读入数据
df = pd.read_csv("timeseries.csv")

# 将时间作为索引
df.index = df["timestamp"]

# 删除无用的列
df.drop(["timestamp"], axis=1, inplace=True)

# 将数据标准化（归一化）
scaler = MinMaxScaler()
df = pd.DataFrame(scaler.fit_transform(df), columns=df.columns, index=df.index)

# 将数据分为训练集和测试集
train_size = int(len(df) * 0.8)
test_size = len(df) - train_size
train, test = df.iloc[0:train_size], df.iloc[train_size:len(df)]

# 将训练集和测试集转换为 Numpy 数组
x_train, y_train = [], []
for i in range(60, len(train)):
    x_train.append(np.array(train.iloc[i-60:i]))
    y_train.append(np.array(train.iloc[i]))
x_train, y_train = np.array(x_train), np.array(y_train)

x_test, y_test = [], []
for i in range(60, len(test)):
    x_test.append(np.array(test.iloc[i-60:i]))
    y_test.append(np.array(test.iloc[i]))
x_test, y_test = np.array(x_test), np.array(y_test)

然后，我们可以构建 LSTM 模型并进行训练：

# 构建 LSTM 模型
model = Sequential()
model.