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，预测后续的数据且每一步完成后都输出结果图

好的，以下是一个使用Python和TensorFlow实现的简单的RNN代码，用于预测正弦函数的下一个值并输出每一步的结果图：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义超参数
n_steps = 20
n_inputs = 1
n_neurons = 100
n_outputs = 1
learning_rate = 0.01
n_epochs = 1000

# 生成正弦函数数据
t_min, t_max = 0, 30
resolution = 0.1

t = np.linspace(t_min, t_max, int((t_max - t_min) / resolution))
sin_wave = np.sin(t)

# 划分输入和输出序列
X = []
Y = []
for i in range(len(sin_wave) - n_steps):
    X.append(sin_wave[i:i+n_steps])
    Y.append(sin_wave[i+1:i+n_steps+1])

X = np.array(X).reshape(-1, n_steps, n_inputs)
Y = np.array(Y).reshape(-1, n_steps, n_outputs)

# 定义RNN模型
inputs = tf.keras.layers.Input(shape=[None, n_inputs])
rnn_layer = tf.keras.layers.SimpleRNN(n_neurons, return_sequences=True)
outputs = rnn_layer(inputs)
model = tf.keras.models.Model(inputs=[inputs], outputs=[outputs])
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr=learning_rate)
model.compile(loss='mse', optimizer=optimizer)

# 训练模型
for epoch in range(n_epochs):
    model.fit(X, Y, epochs=1, verbose=0)
    if epoch % 100 == 0:
        print('Epoch:', epoch)

        # 预测并绘制结果图
        y_pred = model.predict(X)
        plt.plot(t[:len(Y[0])], Y[0].flatten(), 'r', label='Actual Data')
        plt.plot(t[:len(Y[0])], y_pred[0].flatten(), 'b', label='Predicted Data')
        plt.legend()
        plt.show()

在这个代码中，我们首先生成正弦函数的数据，然后将其划分为输入和输出序列。我们使用TensorFlow的SimpleRNN层来定义RNN模型，并使用MSE损失和Adam优化器来训练模型。在每个时期结束时，我们使用训练数据来预测模型，并绘制预测结果图。您可以看到，代码中的绘图部分在每个时期结束时都会运行，以便您可以查看每个时期的预测结果。