“x_y_Vx_Vy.npy”存储了一个1000行4列的数组，代表了1000个不同时刻，物体的4个状态(x, y, Vx, Vy)，用 np.load 加载。 1. 分割数据，创建模型，训练模型，能够根据前N个状态，预测物体的第N+1个状态；希望每个学生的N有所差异，每个学生创建的模型有所差异；每个学生的训练过程有所差异； 2. 训练完成之后，用最初的0~99号准确数据，预测100~199号数据；预测过程中，只有0~99号数据是原始准确数据，其余数据必须用新预测的值；画图展示100~199号准确数据与100~199号预测数据的差异

1. 分割数据，创建模型，训练模型

根据题目要求，我们需要让每个学生的N有所差异，因此可以先定义一个函数来随机生成不同的N值。同时，为了保证模型的差异性，我们可以使用Keras的Sequential模型，并加入一些不同的层和参数。最后，我们使用fit函数对模型进行训练。以下是示例代码：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout

# 随机生成不同的N值
def random_N():
    return np.random.randint(1, 4)

# 加载数据
data = np.load('x_y_Vx_Vy.npy')
X = data[:, :-4]
y = data[:, -4:]

# 分割数据
N = random_N()
X_train, y_train = X[:-N], y[N:]
X_test, y_test = X[-N:], y[-N:]

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_shape=(4*N,), activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(16, activation='relu'))
model.add(Dense(4, activation='linear'))

# 训练模型
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))

2. 预测100~199号数据并画图展示差异

训练完成后，我们可以用训练好的模型来预测100~199号数据的状态，并与准确数据进行比较。以下是示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 预测100~199号数据
X_pred = X[100-N:200-N]
y_true = y[100:200]
y_pred = []

for i in range(N):
    y_pred.append(model.predict(X_pred.reshape(1, -1)).reshape(-1))
    X_pred = np.concatenate([X_pred[1:], y_pred[-1].reshape(1, -1)], axis=0)

# 画图展示差异
fig, axs = plt.subplots(4, 1, figsize=(10, 10))

for i in range(4):
    axs[i].plot(y_true[:, i], label='True')
    axs[i].plot(np.array(y_pred)[:, i], label='Predicted')
    axs[i].legend()

plt.show()

注意，我们每次预测完一个状态后，需要将其加入到X_pred中，以便下一次预测使用。最后，我们可以画出每个状态的准确数据和预测数据的对比图，以便观察它们之间的差异。