数学建模python实现人口预测

人口预测是数学建模中的一个重要问题，可以使用Python来实现。以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
data = pd.read_csv('population.csv')

# 提取特征和标签
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 预测未来人口数量
future_years = [2022, 2023, 2024, 2025]
future_population = model.predict(np.array(future_years).reshape(-1, 1))

print(future_population)

这个示例代码中，我们使用了一个包含多年人口数据的CSV文件（population.csv），从中提取特征和标签，使用线性回归模型进行训练，并使用训练好的模型进行未来人口数量的预测。注意，在这个示例代码中，我们只使用了线性回归模型，并且只使用了一个特征（年份），因此预测结果可能不够准确。在实际应用中，我们可能需要使用更复杂的模型和更多的特征来提高预测准确率。