代码解读：def create_dataset(dataset, look_back,skip): ''' 对数据进行处理 ''' dataX,dataX2,dataY = [],[],[] #len

这段代码是一个用于处理时间序列数据的函数，将原始数据集dataset转换为三个数组TrainX、TrainX2和TrainY，分别表示输入特征、辅助特征和输出标签。 具体来说，这个函数的输入参数包括： - dataset：原始的时间序列数据，形状为(样本数, 特征数)。 - look_back：表示每个样本使用前多少个时间步的数据作为输入特征。 - skip：表示每隔多少个时间步采样一次数据作为辅助特征。 函数的输出包括： - TrainX：形状为(样本数, look_back, 特征数)的三维数组，表示输入特征。 - TrainX2：形状为(样本数, look_back, 特征数)的三维数组，表示辅助特征。 - TrainY：形状为(样本数, 特征数)的二维数组，表示输出标签。 在函数内部，首先定义了三个空列表dataX、dataX2和dataY，用于存储处理后的数据。然后通过一个for循环遍历整个数据集，从第look_back*skip个时间步开始，每隔skip个时间步取出一个样本，并将前look_back个时间步的数据作为输入特征，当前时间步的数据作为输出标签，以及从当前时间步往前每隔skip个时间步取出的数据作为辅助特征。这些数据分别存储在dataX、dataX2和dataY中。 最后，将dataX、dataX2和dataY转换为NumPy数组，并返回三个数组作为函数的输出。