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和代表性综合最高的窗口作为代表性子序列并生成新的csv

以下是基于Keras的代码，实现读取CSV文件中的第一列，并使用滑动窗口法选择长度为300的子序列， 然后计算每个子序列与余下长序列的余弦相似度，并选择代表性最高的子序列进行输出：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv("file.csv", usecols=[0])
data = np.array(data)

# 定义窗口大小和步长
window_size = 300
step = 1

# 计算子序列数量
num_windows = int((len(data) - window_size) / step) + 1

# 初始化代表性序列和相似度
representative_seq = []
similarity = []

# 遍历每个子序列
for i in range(num_windows):
    # 获取当前子序列
    current_seq = data[i * step: i * step + window_size]
    current_seq = np.reshape(current_seq, (1, -1))
    
    # 计算当前子序列与余下长序列的余弦相似度
    if i == 0:
        long_seq = data[window_size:]
    elif i == num_windows - 1:
        long_seq = data[:i * step]
    else:
        long_seq = np.concatenate((data[:i * step], data[i * step + window_size:]))
    long_seq = np.reshape(long_seq, (1, -1))
    cos_sim = cosine_similarity(current_seq, long_seq)[0][0]
    
    # 计算当前子序列的代表性
    seq_mean = np.mean(current_seq)
    seq_std = np.std(current_seq)
    representative = cos_sim / (seq_mean + seq_std)
    
    # 保存代表性和相似度
    representative_seq.append(current_seq)
    similarity.append(representative)

# 选择代表性最高的子序列
index = similarity.index(max(similarity))
representative_seq = representative_seq[index]

# 保存代表性子序列到CSV文件
df = pd.DataFrame(representative_seq)
df.to_csv("new_file.csv", index=False, header=False)

该代码将从“file.csv”文件中读取数据，选择长度为300的子序列，并计算每个子序列与余下长序列的余弦相似度，然后选择代表性最高的子序列保存到“new_file.csv”文件中。