在jupyter notebook中 什么代码可以帮助实现在时间序列问题中为了获得更好的预测性能将数据分割成序列是很常见的。也就是说不为每个引擎处理多变量序列而是将其切片成固定大小的窗口

可以使用Python中的numpy库或pandas库中的rolling函数来实现将时间序列数据切片成固定大小的窗口。例如，可以使用以下代码将一个长度为n的时间序列数据切片成长度为window_size的窗口：

import numpy as np

def create_windowed_dataset(data, window_size):
    X = []
    y = []
    for i in range(len(data) - window_size):
        X.append(data[i:i+window_size])
        y.append(data[i+window_size])
    return np.array(X), np.array(y)

其中，data是原始的时间序列数据，window_size是窗口的大小，X和y分别是切片后得到的输入和输出数据。可以根据具体的需求对X和y进行进一步处理，例如进行归一化、分割训练集和测试集等操作。