keras LSTMのデータ整形について

前提・実現したいこと

kerasで多変量LSTMの記事を見ながら内容を理解しようとしているのですが、データの整形の項目ででわからないところが出てきました。
"3ヶ月前までの値を使って次の月の値を学習させるので、以下のような形で整形します。これを使う変数分作成し、1時点分のデータにそれぞれ格納します"という文なのですが、

この画像とともに説明されているので、1月の場合なら10月11月12月のデータを用いて1月の値を予想するということだと思います。
そこでこのようなコードが用いられています。

python
1def create_dataset(dataset, look_back=1):
2    dataX, dataY = [], []                      #空のリストを作っておく
3    for i in range(len(dataset)-look_back-1):  #datasetの行数-12-1回for文で回す
4        xset = []                              #空のリストを作っておく
5        for j in range(dataset.shape[1]):      #datasetの列数分for分で回す
6            a = dataset[i:(i+look_back), j]    #datasetのi行目から12行分とj列のデータをaに入れる
7            xset.append(a)                     #作っておいたxsetにaをappendする。これが予測するためのデータ
8        dataY.append(dataset[i + look_back, 0])#変数aの時に選択した行の範囲の1行後の予測する列をappendする。
9        dataX.append(xset)                     #(12行1列)のデータ×datasetの列数のデータが入ったリストxsetをdataXにappendする
10    return numpy.array(dataX), numpy.array(dataY)#numpy配列に変換して返す
11#このときdataXの構造は(len(dataset)-look_back-1, 12, datasetの列数)だと思う。
12look_back = 12
13trainX, trainY = create_dataset(train, look_back)
14testX, testY = create_dataset(test, look_back)