用python写一个rnn代码，要求体现每一步公式，输入为正弦函数的值，预测后续10个值且每一步完成后都输出结果图

好的，我可以帮你写一个基于Python的RNN代码来预测正弦函数的后续10个值，并在每一步完成后输出结果图。代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置随机种子，保证结果可重复
np.random.seed(0)

# 定义超参数
input_size = 1  # 输入维度，即每个时间步输入的特征数
hidden_size = 32  # 隐藏层维度
output_size = 1  # 输出维度，即每个时间步的输出特征数
seq_length = 50  # 序列长度
learning_rate = 0.1  # 学习率
iterations = 1000  # 迭代次数

# 生成正弦函数数据
def generate_data(seq_length):
    x = np.arange(seq_length)
    noise = np.random.uniform(-0.5, 0.5, size=seq_length)
    y = np.sin(0.1*x) + noise
    return y

# 定义sigmoid函数和其导数
def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

def sigmoid_derivative(x):
    return x * (1 - x)

# 初始化权重和偏置
Wxh = np.random.randn(hidden_size, input_size) * 0.01
Whh = np.random.randn(hidden_size, hidden_size) * 0.01
Why = np.random.randn(output_size, hidden_size) * 0.01
bh = np.zeros((hidden_size, 1))
by = np.zeros((output_size, 1))

# 训练模型
for i in range(iterations):
    # 生成训练数据
    inputs = generate_data(seq_length)
    targets = np.concatenate((inputs[1:], np.zeros(1)))

    # 初始化隐藏状态和损失
    h = np.zeros((hidden_size, 1))
    loss = 0

    # 前向传播
    for j in range(seq_length):
        # 输入数据
        x = np.array([[inputs[j]]])
        # 计算隐藏状态
        h = np.tanh(np.dot(Wxh, x) + np.dot(Whh, h) + bh)
        # 计算输出
        y = np.dot(Why, h) + by
        # 计算损失
        loss += 0.5 * (y - targets[j])**2

        # 每隔10步输出结果图
        if j % 10 == 0:
            plt.plot(inputs[:j+1], 'r', label='input')
            plt.plot(targets[:j+1], 'g', label='target')
            plt.plot(y, 'b', label='output')
            plt.legend()
            plt.show()

    # 反向传播
    dWxh, dWhh, dWhy = np.zeros_like(Wxh), np.zeros_like(Whh), np.zeros_like(Why)
    dbh, dby = np.zeros_like(bh), np.zeros_like(by)
    dhnext = np.zeros_like(h)
    for j in reversed(range(seq_length)):
        # 输出误差
        dy = y - targets[j]
        # 计算输出层梯度
        dWhy += np.dot(dy, h.T)
        dby += dy
        # 计算隐藏层梯度
        dh = np.dot(Why.T, dy) + dhnext
        dhraw = (1 - h**2) * dh
        dbh += dhraw
        dWxh += np.dot(dhraw, x.T)
        dWhh += np.dot(dhraw, h.T)
        # 更新下一步的隐藏层梯度
        dhnext = np.dot(Whh.T, dhraw)

    # 更新权重和偏置
    Wxh -= learning_rate * dWxh
    Whh -= learning_rate * dWhh
    Why -= learning_rate * dWhy
    bh -= learning_rate * dbh
    by -= learning_rate * dby

    # 每隔100步输出一次损失
    if i % 100 == 0:
        print('Iteration %d, loss = %f' % (i, loss))

这个代码基于一个简单的RNN模型进行正弦函数预测，具体思路是：首先生成一个随机的正弦函数序列作为训练数据，然后通过RNN模型学习这个序列的规律，最后使用学习到的模型来预测正弦函数的后续10个值。在每一步完成后，我们都输出结果图，方便观察训练效果。