使用LSTM模型，以时间为顺序，对csv文件中的“收盘”这一列的数据进行预测，并对预测后的数据绘图，写出python代码

我可以为您提供一个可用于在csv文件中进行LSTM模型预测的Python代码片段：# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import LSTM
from matplotlib import pyplot# 读取csv文件
dataframe = pd.read_csv('filename.csv')
dataset = dataframe.values# 将数据集分解为输入变量和输出变量
X = dataset[:,0:4]
Y = dataset[:,4]# 设置LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(4, input_shape=(4, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')# 将输入数据转换为3维数组，因为LSTM模型的输入需要是3维的
X = X.reshape((X.shape[0], X.shape[1], 1))# 训练模型
model.fit(X, Y, epochs=100, batch_size=1, verbose=2)# 预测数据
predicted = model.predict(X)# 绘制预测后的数据
pyplot.plot(Y)
pyplot.plot(predicted)
pyplot.show()