pycharm中运用CNN-LSTM模型实现预测。输入是csv文件中x、y、z三列，预测p列，需要在图片中展示训练和预测效果

实现这个功能的步骤如下：

1. 读取csv文件，将x、y、z列作为输入数据，将p列作为标签数据。

2. 对输入数据进行归一化处理，以便后续模型训练。

3. 将输入数据和标签数据转换为CNN-LSTM模型的输入格式，即需要将输入数据转换成三维数组，其中第一维表示样本数，第二维表示时间步数，第三维表示特征数。

4. 定义CNN-LSTM模型并进行训练，训练完成后可以保存模型以便后续使用。

5. 对训练数据和测试数据进行预测，并将预测结果进行逆归一化操作。

6. 将训练数据和预测数据的效果展示在图片中，可以使用matplotlib库实现。

下面是可能的代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, LSTM, Dense, Dropout
from keras.layers.merge import concatenate
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv', header=None)
data = df.values

# 将x、y、z列作为输入数据，将p列作为标签数据
X = data[:, 0:3]
y = data[:, 3]

# 对输入数据进行归一化处理
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
X = scaler.fit_transform(X)

# 将输入数据和标签数据转换为CNN-LSTM模型的输入格式
X = X.reshape((X.shape[0], 1, X.shape[1]))
y = y.reshape((y.shape[0], 1))

# 定义CNN-LSTM模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(1, 3)))
model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(LSTM(100, activation='relu'))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 进行模型训练
model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=64, verbose=2)

# 保存模型以便后续使用
model.save('model.h5')

# 对训练数据和测试数据进行预测，并进行逆归一化操作
train_predict = model.predict(X)
train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict)
y_train = scaler.inverse_transform(y)
test_predict = model.predict(X)
test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict)
y_test = scaler.inverse_transform(y)

# 将训练数据和预测数据的效果展示在图片中
plt.plot(y_train)
plt.plot(train_predict)
plt.plot(y_test)
plt.plot(test_predict)
plt.show()

其中，data.csv是包含x、y、z、p四列数据的csv文件。在这个代码中，我们使用了一个包含一维卷积层、池化层、LSTM层和全连接层的CNN-LSTM模型进行训练和预测。在训练完成后，我们将训练数据和测试数据的效果展示在一张图片中，其中蓝色表示真实数据，绿色表示训练数据的预测结果，红色表示测试数据的预测结果。