可以在for循环中修改如下:
```python
for i in range(look_back*skip, len(dataset)):
a = []
for j in range(i-look_back*skip, i, skip):
a.append(dataset[j, :-1])
dataX.append(a)
dataY.append(dataset[i, -1])
TrainX = np.array(dataX)
TrainX = TrainX.reshape(-1, look_back, 11)
TrainY = np.array(dataY)
```
这里的`dataset[j, :-1]`表示取第j行除了最后一列之外的所有列作为输入特征。这样处理后,TrainX的形状就应该是(样本数, look_back, 11)了。同时,使用`reshape`函数将TrainX的形状变成(样本数, look_back, 11)。