读取：分析人口数据（文件populations.npz)分析1996~2015 年人口数据特征间的关系。 1.使用Numpy库读取人口数据； 2.创建画布，并添加子图； 3.在两个子图上分别绘制散点图和折线图； 4.保存、显示图形； 5.分析未来人口变化趋势。

首先，我们使用NumPy库加载名为"populations.npz"的人口数据文件，该文件通常包含numpy数组。假设文件包含了年份（years）和对应国家的人口数（populations）：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 1. 读取人口数据
data = np.load('populations.npz')
years = data['years']
populations = data['populations']

# 2. 创建画布并添加子图
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(10, 5))

# 3. 绘制散点图和折线图
# 散点图
ax1.scatter(years, populations)
ax1.set_title('Population Scatter Plot')

# 折线图
ax2.plot(years, populations)
ax2.set_title('Population Line Chart')

# 4. 保存和显示图形
plt.tight_layout()  # 调整子图间距
plt.savefig('population_trend.png', dpi=300)
plt.show()

# 5. 分析未来人口变化趋势
# 这里可能需要对数据进行预测或简单的趋势分析，例如计算增长率，或者使用时间序列模型（如ARIMA）。然而，这需要进一步的数据预处理和模型选择。如果文件中包含未来年的数据，可以直接对比；如果没有，可以根据历史趋势做出大致推测。

完成以上步骤后，你将得到两个图表，展示了1996年至2015年间人口数据的变化情况。通过观察这两个图形，可以初步了解各国人口增长的模式和速度。对于未来的预测部分，由于信息有限，只能基于已有的数据进行直观估计，实际应用中可能需要专业的统计模型或机器学习技术来进行精确预测。