def create_src_trg(full_seq, fill_value,pre_len=1): src_seq, trg_seq = zip(*[[s[:-1], s[-1]] for s in full_seq])#分离标签以及分离出有效长度 src_seq = np.transpose(np.array(list(zip_longest(*src_seq, fillvalue=fill_value))))#zip_longest(*src_seq, fillvalue=fill_value) # 返回一个迭代器，用填充值fill_value填充 return src_seq, np.array(trg_seq)

这是一个用于创建序列预测模型训练数据的函数。函数的输入是一个包含了多个序列的列表 full_seq，每个序列的最后一个元素是标签，其余元素是序列的特征值。fill_value 是用于填充序列的值，pre_len 是指定序列的有效长度（不包括填充值）。

函数的主要过程是将每个序列分离出标签和特征值，并将特征值转换为一个矩阵，其中每一列代表一个序列的特征，每一行代表一个时间步。如果一个序列的长度小于 pre_len，那么就用 fill_value 填充。函数的输出是特征矩阵和标签数组，可以用于训练序列预测模型。