按照数学与物理学的结论，一个运动的物体，只要确定它的初始位置(x, y)以及初始速度(Vx, Vy)，就可以确定它在任意时刻的位置和速度。资料中的“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

好的，这是一个很有意思的问题，需要用到机器学习中的时间序列预测模型。我可以提供一些思路和代码示例，帮助你完成这个任务。

首先，我们需要将数据分割成训练集和测试集。训练集包含前N个状态，测试集包含N+1个状态。N的大小可以根据你的需要进行调整。这里我们以N=10为例：

import numpy as np

data = np.load('x_y_Vx_Vy.npy')

N = 10  # 前N个状态作为输入，预测第N+1个状态
train_data = data[:900, :N]
train_label = data[:900, N:]
test_data = data[900:, :N]
test_label = data[900:, N:]

接下来，我们需要创建模型。这里我们使用Keras库，构建一个简单的循环神经网络模型：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM

model = Sequential()
model.add(LSTM(units=64, input_shape=(N, 4)))
model.add(Dense(units=4))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

接着，我们可以对模型进行训练。训练过程中，我们可以使用各种技巧，如批量归一化、Dropout等。这里我们仅使用基本的训练方法：

model.fit(train_data, train_label, epochs=50, batch_size=32)

最后，我们可以使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算预测结果与真实结果之间的误差。这里我们使用均方根误差（RMSE）来评估模型的性能：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import mean_squared_error

def predict(model, data):
    predictions = []
    for i in range(data.shape[0]):
        prediction = model.predict(data[i:i+1, :, :])[0]
        predictions.append(prediction)
    return np.array(predictions)

predictions = predict(model, test_data)
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(test_label, predictions))
print('RMSE:', rmse)

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(test_label[:, 0], test_label[:, 1], label='True')
plt.plot(predictions[:, 0], predictions[:, 1], label='Predicted')
plt.legend()
plt.show()

这段代码将预测结果和真实结果画在同一张图上，可以直观地比较它们之间的差异。

最后，我们可以使用训练好的模型，以及前100个准确的数据，预测100~199号数据，并画出预测结果和真实结果之间的差异：

test_data = data[100:200, :N]
test_label = data[100:200, N:]

predictions = predict(model, test_data)

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(test_label[:, 0], test_label[:, 1], label='True')
plt.plot(predictions[:, 0], predictions[:, 1], label='Predicted')
plt.legend()
plt.show()

rmse = np.sqrt(mean_squared_error(test_label, predictions))
print('RMSE:', rmse)

这段代码与前面的测试代码类似，只是将测试集改为了100~199号数据。