给定sin函数的前三个值，预测后一个值，利用numpy、math工具包进行正弦值序列的生成np.arange(0,3,.01)并划分训练集和测试集的范围，对数据进行reshape，然后编写RNN模型（包含RNN模型和一层全连接层），在进行优化器和损失函数定义，采用adam优化器，最后进行预测，绘出预测值和真实值的对比图

好的，我已经理解了您的问题。首先，让我们来生成 sin 函数的序列并划分训练集和测试集。

import numpy as np

# 生成 sin 函数序列
x = np.arange(0, 3, 0.01)
y = np.sin(x)

# 划分训练集和测试集
split = int(len(x) * 0.8)
x_train, y_train = x[:split], y[:split]
x_test, y_test = x[split:], y[split:]

# 对数据进行 reshape
x_train = x_train.reshape(-1, 1, 1)
y_train = y_train.reshape(-1, 1)
x_test = x_test.reshape(-1, 1, 1)
y_test = y_test.reshape(-1, 1)

接下来，我们可以编写 RNN 模型，并定义优化器和损失函数。

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import SimpleRNN, Dense

# 定义 RNN 模型
model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(10, input_shape=(1, 1)))
model.add(Dense(1, activation='linear'))

# 定义优化器和损失函数
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

现在，我们可以使用训练集来训练模型并进行预测了。

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=100, batch_size=16)

# 使用测试集进行预测
y_pred = model.predict(x_test)

# 绘制预测值和真实值的对比图
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(x_test.reshape(-1), y_test.reshape(-1), label='True Values')
plt.plot(x_test.reshape(-1), y_pred.reshape(-1), label='Predicted Values')
plt.legend()
plt.show()

最后，我们可以看到预测值和真实值的对比图。