用matplotlib分析1996~2015年人口数据（populations.npz）特征间的关系 1）1996~2015年末与各类人口散点图 2）1996~2015年末与各类人口折线图 3）分析未来人口变化趋势。

首先，为了使用matplotlib分析1996年至2015年的人口数据，我们需要按照以下步骤操作：

1. 导入所需库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.io import loadmat  # 如果数据存储为.mat文件需要这个库

2. 加载数据：

data = loadmat('populations.npz')  # 假设文件名是populations.npz
years = data['years']  # 年份数据
population_data = data['populations']  # 各类人口数据，可能有多个变量

3. 绘制散点图（1）：

for i, population in enumerate(population_data):
    plt.scatter(years, population, label=f"人口类别{i+1}")
plt.xlabel("年份")
plt.ylabel("人口数")
plt.legend()
plt.title("1996-2015年各类人口散点图")
plt.show()

4. 绘制折线图（2）：

fig, axs = plt.subplots(len(population_data), sharex=True, figsize=(10, len(population_data)*3))
for i, (population, ax) in enumerate(zip(population_data, axs)):
    ax.plot(years, population)
    ax.set_ylabel(f"人口类别{i+1}的人口数")
axs[-1].set_xlabel("年份")
plt.tight_layout()
plt.suptitle("1996-2015年各类人口折线图")
plt.show()

5. 分析未来人口变化趋势（基于现有数据无法直接预测未来趋势，可以做简单描述）：

# 对于预测部分，通常需要使用时间序列分析或机器学习模型，这里假设我们没有足够的信息
print("基于当前数据，可以根据过去的变化率和趋势来推测，但具体的未来人口变化趋势需要依赖于更详细的数据和模型预测。")