1.将种群增长模型建立为子系统,并进行封装,要求初始种群规模x0,出生率有关系数r,死亡率有关系数d,就可以绘制出种群增长曲线。 请对参数正确设置,绘制出种群增长的“J”型曲线和“S”型曲线。 J型增长模型是 N’=rN S型增长模型是 N’=rN-d*N*N
时间: 2024-05-12 07:17:11 浏览: 89
非常感谢您的提问。根据您的描述,我了解到您希望将种群增长模型建立为子系统,并进行封装,以便绘制出种群增长曲线。同时,您希望可以绘制出“J”型曲线和“S”型曲线。
首先,基于您提供的两种增长模型,我们可以分别进行代码实现。对于 J 型增长模型 N’=rN,可以使用如下代码:
```
def j_type_growth(N0, r, t):
N = [N0]
for i in range(t):
new_N = r * N[i]
N.append(new_N)
return N
```
函数 `j_type_growth` 接收三个参数:初始种群规模 `N0`,出生率有关系数 `r`,以及观察的时间 `t`。函数根据 J 型增长模型进行计算,并返回一个列表,包含了每个时间点上的种群数量。我们可以使用这些数据绘制出 J 型曲线。
对于 S 型增长模型 N’=rN-d*N*N,可以使用如下代码:
```
def s_type_growth(N0, r, d, t):
N = [N0]
for i in range(t):
new_N = r * N[i] - d * N[i] * N[i]
N.append(new_N)
return N
```
函数 `s_type_growth` 接收四个参数:初始种群规模 `N0`,出生率有关系数 `r`,死亡率有关系数 `d`,以及观察的时间 `t`。函数根据 S 型增长模型进行计算,并返回一个列表,包含了每个时间点上的种群数量。我们可以使用这些数据绘制出 S 型曲线。
接下来,我们可以通过调用这些函数,绘制出相应的曲线。具体代码如下:
```
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制 J 型曲线
x = range(20)
y = j_type_growth(100, 1.2, 20)
plt.plot(x, y, 'o-', label='J-type growth model')
# 绘制 S 型曲线
x = range(20)
y = s_type_growth(100, 1.2, 0.01, 20)
plt.plot(x, y, 's-', label='S-type growth model')
plt.legend()
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Population')
plt.title('Population growth curves')
plt.show()
```
在这段代码中,我们先分别调用 `j_type_growth` 和 `s_type_growth` 函数,获取到相应的种群数量数据。接着,使用 `matplotlib.pyplot` 库的 `plot` 函数绘制出两条曲线,分别对应 J 型曲线和 S 型曲线。最后,通过 `xlabel`,`ylabel` 和 `title` 函数设置坐标轴标签和标题,以及 `legend` 函数设置图例。当您运行这段代码时,您就可以看到生成的种群增长曲线,其中包括“J”型曲线和“S”型曲线两种类型。