python人口增长模型

引用中提到了Malthus模型和logistic模型两种人口增长模型。Malthus模型是一个初级模型，它假设人口增长率是一个常数。在python中，可以使用odeint函数来求解微分方程，从而得到人口随时间变化的函数表达式。而logistic模型是一个更加复杂的模型，它考虑了人口的饱和增长，并引入了一个饱和人口容量的概念。

为了实现Malthus模型，在python中，我们可以根据给定的数据和初始条件，使用odeint函数来求解微分方程。具体的步骤如下：

1. 导入所需的库：import numpy as np, matplotlib.pyplot as plt, pandas as pd, seaborn as sns

2. 读取数据：data = pd.read_excel('data.xlsx')

3. 计算人口平均自然增长率：avg_rate = sum(list(data['r']))/(len(list(data['r'])))

4. 定义人口指数增长模型的微分方程函数：def expbase(x,t): r = avg_rate return np.array(r*x)

5. 准备预测的时间点：t = list(data['t']) t.append(2023)
6. 使用odeint函数求解微分方程：a = odeint(expbase,20.46,t)

7. 提取人口数列：y = [] for i in a: y.append(i)

8. 绘制拟合曲线图：plt.plot(t,y) plt.scatter(data['t'],data['x'],c='r') plt.xticks(np.arange(2001,2024, 2)) plt.xlim(2001,2023,1) plt.xlabel('年份') plt.ylabel('常住人口数（万人）') plt.savefig('malthus.png',dpi=600) plt.show()

通过以上步骤，我们可以得到Malthus模型的拟合结果展示。然而，引用中提到Malthus模型的拟合结果与实际有较大差距，因为Malthus模型没有考虑到人口增长率随着人口数增加而减小的情况。因此，在实际应用中，可以考虑使用更加复杂的logistic模型来描述人口增长。