写代码酵母生物量的实验数据(1)对h~p作散点图,观察变化趋势,估计p增长的上限N;(2)考的型对母生物量的增长建模; (3)用实验数据估计模型参数(提示:对数据Pk+1-Pk -~N-p作图,用线性最小二乘法估计参数); Pk (4)计算模型的理论值并与实验数据Pk比较.

以下是可能适用于你的问题的代码，其中假设实验数据已经以csv格式存储，并且数据列名为h和p：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit

# 读取实验数据
data = pd.read_csv("experiment_data.csv")

# 对h~p作散点图，观察变化趋势，估计p增长的上限N
plt.scatter(data.h, data.p)
plt.xlabel("h")
plt.ylabel("p")
plt.show()

# 建立对母生物量的增长模型
def logistic(t, r, n):
    return n / (1 + np.exp(-r*t))

# 用实验数据估计模型参数
diffs = np.diff(data.p)
p = data.p.values[:-1]
params, _ = curve_fit(logistic, data.h.values, data.p.values, p0=[0.1, 100])
r, n = params

# 对数据Pk+1-Pk -~N-p作图，用线性最小二乘法估计参数
plt.scatter(p, diffs)
plt.xlabel("p")
plt.ylabel("Pk+1-Pk")
plt.show()

# 计算模型的理论值并与实验数据Pk比较
t = np.linspace(0, 20, 100)
model = logistic(t, r, n)
plt.plot(t, model, label="Model")
plt.scatter(data.h, data.p, label="Experiment")
plt.xlabel("h")
plt.ylabel("p")
plt.legend()
plt.show()

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，可能需要根据实际情况进行修改或调整。