Ошибка синтаксиса Python: неверный синтаксис. Не можете понять, почему?

Question

НАЙДЕНО РАБОТУ: Я скачал Spyder и смог выполнить свои задачи, используя его.Я до сих пор не уверен, почему Anaconda Prompt выдает мне ошибку.

Я работаю над лабораторным учебным пособием, основанным на нашем назначении AI, и при вводе кода предоставляем обучающие наборы данных, я получаю синтаксическую ошибку, которую яне могу решить.Это комментарии, предоставленные для предоставления контекста цели кодов;

Поскольку LSTM хранят состояние долговременной памяти, мы создаем структуру данных с 60 временными шагами и 1 выходом.Таким образом, для каждого элемента учебного набора у нас есть 60 предыдущих элементов учебного набора.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('fivethirtyeight')
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM, Dropout, GRU, Bidirectional
from keras.optimizers import SGD
import math
from sklearn.metrics import mean_squared_error

def plot_predictions(test,predicted):
    plt.plot(test, color='red',label='Real IBM Stock Price')
    plt.plot(predicted, color='blue',label='Predicted IBM Stock Price')
    plt.title('IBM Stock Price Prediction')
    plt.xlabel('Time')
    plt.ylabel('IBM Stock Price')
    plt.legend()
    plt.show()

def return_rmse(test,predicted):
    rmse = math.sqrt(mean_squared_error(test, predicted))
    print("The root mean squared error is {}.".format(rmse))

dataset = pd.read_csv('stock-20050101-to-20171231/IBM_2006-01-01_to_2018-01-01.csv', index_col='Date', parse_dates=['Date'])
dataset.head()

training_set = dataset[:'2016'].iloc[:,1:2].values
test_set = dataset['2017':].iloc[:,1:2].values

dataset["High"][:'2016'].plot(figsize=(16,4),legend=True)
dataset["High"]['2017':].plot(figsize=(16,4),legend=True)
plt.legend(['Training set (Before 2017)','Test set (2017 and beyond)'])
plt.title('IBM stock price')
plt.show()

sc = MinMaxScaler(feature_range=(0,1))
training_set_scaled = sc.fit_transform(training_set)

X_train = []
y_train = []
for i in range(60,2769):
    X_train.append(training_set_scaled[i-60:i,0])
    y_train.append(training_set_scaled[i,0])
X_train, y_train = np.array(X_train), np.array(y_train)`

Я получаю вывод:

File "<stdin>", line 4
X_train, y_train = np.array(X_train), np.array(y_train)
      ^
SyntaxError: invalid syntax