用python编写预测全球温度的代码，使用的框架是TensorFlow，模型是LSTM，输入数据是ERA5再分析资料netcdf格式数据共30天24小时，前20天（2024小时）数据为训练数据集，21到30日（10*24小时）数据为测试数据集。通过前6小时温度数据，预测后6小时温度值，通过sklearn数据进行归一化和反归一化

好的，这是一个比较复杂的问题，需要讲解一些基础知识和编写代码。我会一步一步地为您讲解。

首先，我们需要了解一下 LSTM 模型。LSTM 全称为 Long Short-Term Memory，是一种常用于序列数据的深度学习模型。与传统的 RNN 模型相比，LSTM 能够更好地处理长序列数据，避免了梯度消失等问题。因此，LSTM 在自然语言处理、语音识别、股票预测等领域都有广泛的应用。

接下来，我们需要了解一下 TensorFlow 的基本用法。TensorFlow 是谷歌开发的一个深度学习框架，可以帮助我们构建神经网络模型并进行训练和预测。在使用 TensorFlow 之前，我们需要安装 TensorFlow 库，并导入相关模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import netCDF4 as nc
import numpy as np

其中，`LSTM`、`Dense` 和 `Sequential` 分别代表 LSTM 层、全连接层和序列模型。`MinMaxScaler` 是 sklearn 中的数据归一化函数，`netCDF4` 是 Python 中处理 netcdf 格式数据的库，`numpy` 是 Python 中的科学计算库。

下一步，我们需要读取并处理数据。我们使用 `netCDF4` 库读取 ERA5 再分析资料数据，将温度数据提取出来，并将其归一化处理：

file = nc.Dataset('data.nc', 'r')
temp = file.variables['t'][:, :, :, :]
temp = np.array(temp)
temp = np.reshape(temp, [-1, 24])
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
temp = scaler.fit_transform(temp)

其中，`file.variables['t']` 是读取 `data.nc` 文件中的温度数据，`np.reshape` 将数据形状从 `(n, 30, 24, 1)` 转换为 `(n*30, 24)`，其中 `n` 表示样本数。`scaler.fit_transform` 将数据归一化到 `[0, 1]` 的范围内。

接下来，我们需要将数据划分为训练集和测试集，并将其转换为 LSTM 模型的输入格式：

train_data = temp[:20*30, :]
test_data = temp[20*30:, :]
x_train = []
y_train = []
x_test = []
y_test = []
for i in range(6, 20*30):
    x_train.append(train_data[i-6:i, :])
    y_train.append(train_data[i, 0])
for i in range(6, 10*24):
    x_test.append(test_data[i-6:i, :])
    y_test.append(test_data[i, 0])
x_train = np.array(x_train)
y_train = np.array(y_train)
x_test = np.array(x_test)
y_test = np.array(y_test)

其中，`x_train` 和 `y_train` 分别是训练集的输入和输出，`x_test` 和 `y_test` 分别是测试集的输入和输出。`x_train` 的形状为 `(20*24-6, 6, 24)`，即 `(样本数, 时间步长, 特征数)`，`y_train` 的形状为 `(20*24-6, )`，即 `(样本数, )`。同理，`x_test` 的形状为 `(10*24-6, 6, 24)`，`y_test` 的形状为 `(10*24-6, )`。

接下来，我们可以构建 LSTM 模型：

model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(x_train.shape[1], x_train.shape[2])))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

其中，`Sequential` 表示序列模型，`LSTM(64)` 表示一个包含 64 个神经元的 LSTM 层，`input_shape=(x_train.shape[1], x_train.shape[2])` 表示输入数据的形状为 `(6, 24)`。`Dense(1)` 表示一个输出维度为 1 的全连接层，`loss='mse'` 表示使用均方误差作为损失函数，`optimizer='adam'` 表示使用 Adam 优化器进行训练。

接下来，我们可以使用训练集来训练模型：

model.fit(x_train, y_train, epochs=100, batch_size=32)

其中，`epochs=100` 表示训练 100 次，`batch_size=32` 表示每次训练使用的样本数为 32。

最后，我们可以使用测试集来评估模型的性能，并进行反归一化处理：

y_pred = model.predict(x_test)
y_pred = scaler.inverse_transform(y_pred)
y_test = scaler.inverse_transform(y_test.reshape(-1, 1))

其中，`model.predict` 表示使用测试集进行预测，`scaler.inverse_transform` 表示反归一化处理。

完整代码如下：