dataset = np.reshape(dataset, (-1, 1)) # Create an instance of the MinMaxScaler class to scale the values between 0 and 1 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) # Fit the MinMaxScaler to the transformed data and transform the values dataset = scaler.fit_transform(dataset) # Split the transformed data into a training set (80%) and a test set (20%) train_size = int(len(dataset) * 0.80) test_size = len(dataset) - train_size train, test = dataset[0:train_size, :], dataset[train_size:len(dataset), :] # reshape into X=t and Y=t+1 look_back = 30 X_train, Y_train = create_dataset(train, look_back) X_test, Y_test = create_dataset(test, look_back)

这段代码看起来像是在对数据进行预处理的操作。可以看出，代码使用了 MinMaxScaler 对数据进行了归一化操作，将数据缩放到了 0 到 1 之间。接着，代码将数据集分割成了训练集和测试集，并使用了 create_dataset 函数将数据集转换成了可以用于训练的数据形式。具体来说，这里采用了滑动窗口的思想，将每个时间步的前 look_back 个时间步的数据作为输入，将该时间步的数据作为输出，这样就可以用来训练模型了。