请编写一段基于keras的代码，读取csv文件中的第一列，利用滑动窗口法选择长度为300的子序列，窗口大小为300。从数据的第一个时刻开始，依次向后滑动窗口，选择对长序列来说余弦相似度最高的窗口作为代表性子序列并生成新的csv

下面是基于Keras的代码实现：

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.preprocessing.sequence import TimeseriesGenerator
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 读取CSV文件中的第一列数据
data = pd.read_csv('data.csv', usecols=[0], header=None)

# 设置滑动窗口大小和步长
window_size = 300
step_size = 1

# 构建时间序列生成器
generator = TimeseriesGenerator(data, data, length=window_size, stride=step_size)

# 计算各子序列之间的余弦相似度
cosine_similarities = []
for i in range(len(generator)):
    seq = generator[i][0]
    cosine_similarities.append([])
    for j in range(len(generator)):
        other_seq = generator[j][0]
        cosine_similarities[i].append(cosine_similarity(seq.reshape(1,-1), other_seq.reshape(1,-1))[0][0])

# 选择余弦相似度最大的子序列作为代表性子序列
representative_seq_indices = []
for i in range(len(cosine_similarities)):
    max_cosine_similarity_index = np.argmax(cosine_similarities[i])
    if max_cosine_similarity_index not in representative_seq_indices:
        representative_seq_indices.append(max_cosine_similarity_index)

# 输出代表性子序列
representative_seqs = []
for i in representative_seq_indices:
    representative_seqs.append(generator[i][0])

# 生成新的CSV文件
new_data = pd.DataFrame()
for seq in representative_seqs:
    new_data = pd.concat([new_data, pd.DataFrame(seq)], axis=0)
new_data.to_csv('new_data.csv', index=False, header=False)

这段代码首先使用`pd.read_csv`读取CSV文件中的第一列数据，并且使用`TimeseriesGenerator`创建时间序列生成器。接下来，使用双重循环计算各子序列之间的余弦相似度，并将余弦相似度最大的子序列作为代表性子序列。最后，将代表性子序列写入新的CSV文件中。