大丈夫！ここでは、Nボディの惑星システムをシミュレートし、Matplootlibライブラリを使用して体の軌跡を示すPythonプログラムの例を紹介します。

`python
npとしてnumpyをインポートします
pltとしてmatplotlib.pyplotをインポートします

＃ユーザーにボディの数を求めます
n = int（input（ "体の数を入力："））

＃大衆、位置、および初期速度の配列を作成します
m = np.zeros（n）
pos = np.zeros（（n、2））
vel = np.zeros（（n、2））

＃各ボディの情報をユーザーに尋ねます
範囲（n）のiの場合：
    m [i] = float（input（ "体の質量{}：" .format（i+1））））））
    pos [i] = np.Array（[float（input（ "体{}のx）の初期位置を入力：" .format（i+1））、
                       float（input（ "初期位置を入力し、ボディ{}：" .format（r＆d 1））））））

    vel [i] = np.array（[float（input（ "体{}のxに初期速度を入力）：" .format（i+1））、
                       float（input（ "体のyに初期速度を入力{}：" .format（i+1）））））））

＃各ボディの加速度を計算する関数を定義します
def get_acceration（大衆、位置）：
    G = 6.67408E-11
    n =レン（質量）
    acces = np.zeros（（n、2））
    範囲（n）のiの場合：
        range（n）のjの場合：
            i！= jの場合：
                r =位置[j]  - 位置[i]
                acces [i] += g *質量[j] / np.linalg.norm（r）** 3 * r
    ACCEを返します

＃秒の10000ステップで体の動きをシミュレートします
DT = 1
位置= np.zeros（（n、2、10000））
位置[：、：、 0] = pos

範囲のIの場合（1、10000）：
    acceleration = get_accelerion（m、positions [：、：、i-1]）
    Vel += acceleration * dt
    pos += vel * dt
    位置[：、：、i] = pos

＃matpletlibを使用して、さまざまな色の体の軌跡を表示します
colors = ['b'、 'g'、 'r'、 'c'、 'm'、 '、'、 'k']]

範囲（n）のiの場合：
    plt.plot（positions [i、0、：]、positions [i、1、：]、colors [i％len（colors）]）

plt.xlabel（ "xの位置"）
plt.ylabel（ "yの位置"）
plt.title（ "体の軌跡"）
plt.show（）

``

このプログラムでは、最初にユーザーにボディの数とその質量、速度、初期位置を尋ねます。次に、関数を使用して各体の加速度を計算し、10000ステップの体の動きをシミュレートします。最後に、Matpletlibを使用して異なる色の体の軌跡を示します。これらは、これが惑星システムシミュレーションの基本的な例にすぎないことを考慮しています。より正確で現実的なシミュレーションを作成するには、プログラムの追加の計算と設定が必要です。
¡Esta bien! Aquí te muestro un ejemplo de un programa en Python que simula un sistema planetario de n cuerpos y muestra las trayectorias de los cuerpos usando la biblioteca matplotlib.

``` python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Pedimos el número de cuerpos al usuario
n = int(input("Ingrese el número de cuerpos: "))

# Creamos arrays para las masas, posiciones y velocidades iniciales
m = np.zeros(n)
pos = np.zeros((n, 2))
vel = np.zeros((n, 2))

# Pedimos al usuario la información para cada cuerpo
for i in range(n):
    m[i] = float(input("Ingrese la masa del cuerpo {}: ".format(i+1)))
    pos[i] = np.array([float(input("Ingrese la posición inicial en x del cuerpo {}: ".format(i+1))),
                       float(input("Ingrese la posición inicial en y del cuerpo {}: ".format(i+1)))])

    vel[i] = np.array([float(input("Ingrese la velocidad inicial en x del cuerpo {}: ".format(i+1))),
                       float(input("Ingrese la velocidad inicial en y del cuerpo {}: ".format(i+1)))])

# Definimos una función que calcula la aceleración en cada cuerpo
def get_acceleration(masses, positions):
    G = 6.67408e-11
    n = len(masses)
    accels = np.zeros((n, 2))
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            if i != j:
                r = positions[j] - positions[i]
                accels[i] += G * masses[j] / np.linalg.norm(r)**3 * r
    return accels

# Simulamos el movimiento de los cuerpos durante 10000 pasos de un segundo
dt = 1
posiciones = np.zeros((n, 2, 10000))
posiciones[:, :, 0] = pos

for i in range(1, 10000):
    aceleracion = get_acceleration(m, posiciones[:, :, i-1])
    vel += aceleracion * dt
    pos += vel * dt
    posiciones[:, :, i] = pos

# Mostramos las trayectorias de los cuerpos en diferentes colores usando matplotlib
colors = ['b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y', 'k']

for i in range(n):
    plt.plot(posiciones[i, 0, :], posiciones[i, 1, :], colors[i % len(colors)])

plt.xlabel("Posición en x")
plt.ylabel("Posición en y")
plt.title("Trayectorias de los cuerpos")
plt.show()

```

En este programa, primero pedimos al usuario el número de cuerpos, así como su masa, velocidad y posición inicial. Luego, utilizamos una función para calcular la aceleración de cada cuerpo, y simulamos el movimiento de los cuerpos durante 10000 pasos de un segundo. Finalmente, mostramos las trayectorias de los cuerpos en diferentes colores utilizando matplotlib.Ten en cuenta que este es solo un ejemplo básico de una simulación de sistema planetario. Para hacer una simulación más precisa y realista, se requerirían cálculos adicionales y ajustes en el programa.