人口增长logistic模代码

下面是一个简单的 Python 代码实现人口增长的 logistic 模型：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义模型函数
def logistic(t, K, r, P0):
    P = K / (1 + ((K-P0)/P0) * np.exp(-r*t))
    return P

# 定义参数
K = 10  # 最大承载量
r = 0.1  # 增长率
P0 = 1  # 初始人口数量
t = np.linspace(0, 50, 1000)  # 时间范围

# 计算模型预测值
P = logistic(t, K, r, P0)

# 绘制人口增长曲线
plt.plot(t, P)
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('人口数量')
plt.title('人口增长的 logistic 模型')
plt.show()

在上面的代码中，我们通过定义模型函数 `logistic` 来实现人口增长的 logistic 模型。这个模型函数接受四个参数：最大承载量 `K`、增长率 `r`、初始人口数量 `P0` 和时间 `t`。在主程序中，我们设置了这些参数的值，并使用 `numpy` 库生成了一个时间范围。然后，我们通过调用模型函数 `logistic` 来计算出人口数量 `P` 的预测值，并使用 `matplotlib` 库绘制了人口增长曲线。