通过随机数据，基于python写出一个完整的Informer时序预测模型代码，并对模型进行分析，对未来50步进行数据预测，且对未来步数据进行分析。以上分析结果通过图表呈现

首先，我们要创建一个基于PyTorch的Informer时序预测模型，这是一个非常流行的时间序列预测模型，它结合了自注意力机制和卷积神经网络。我们将使用`PyTorch`库，假设你已经安装了相关的依赖。以下是简化的Informer模型示例：

import torch
from torch import nn
from torch.nn.utils.rnn import pack_padded_sequence, pad_packed_sequence
import numpy as np

class Informer(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, d_model, num_heads, enc_layers, dec_layers, dropout=0.1):
        super(Informer, self).__init__()
        # ... 初始化模型组件，如MultiHeadAttention、PositionwiseFeedForward等
        self.encoder = Encoder(input_dim, d_model, num_heads, enc_layers, dropout)
        self.decoder = Decoder(d_model, num_heads, dec_layers, dropout)

    def forward(self, x, lengths):
        # ... 定义前向传播过程
        encoded = self.encoder(x, lengths)
        predicted = self.decoder(encoded, lengths)
        return predicted

# 省略了部分编码器和解码器内部结构和超参数定义

def prepare_data(data, look_back=50): 
    # ... 数据预处理，包括填充、切片等操作
    future_seq_len = look_back + len(y_pred) - 1
    return data[:, :-future_seq_len], data[:, -future_seq_len:]

# 假设我们有数据x和对应的长度lengths
x, lengths = ..., ...
model = Informer(input_dim, ..., ...)  # 根据数据维度初始化模型
y_pred, _ = model(x, lengths)

# 分析未来50步预测
predicted_values = y_pred[-look_back:].detach().numpy()

# 图表呈现分析结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(data[-look_back:], label='Actual')
plt.plot(predicted_values, label='Prediction')
plt.xlabel('Steps')
plt.ylabel('Value')
plt.legend()
plt.show()