基于这个代码，怎么得到龄组的人口占总人口的比例

根据这段代码，可以得到如下的 Python 代码来获取中国不同年龄段人口占总人口的比例：

import ee

# 认证用户身份
ee.Authenticate()
ee.Initialize()

# 定义年龄组
young_ages = ["0","1","5","10","15","20"]
old_ages = ["60","65","70","75","80"]

# 加载图像集并选择中国的数据
wdp = ee.ImageCollection("WorldPop/GP/100m/pop")
gz = ee.FeatureCollection("users/yourusername/boundary")
wdp_chn = wdp.filter(ee.Filter.eq('country','CHN')).first().clip(gz)

# 选择中国的人口数据
wdp_chn_all = wdp_chn.select('population')

# 计算不同年龄段的人口占总人口的比例
for i in range(6):
    age = young_ages[i]
    wdp_chn_young_m = wdp_chn.select(ee.String("M_").cat(age))
    wdp_chn_young_f = wdp_chn.select(ee.String("F_").cat(age))
    young_pop = wdp_chn_young_m.add(wdp_chn_young_f)
    young_ratio = young_pop.divide(wdp_chn_all).multiply(100)
    print("Age group: " + age + " - " + str(int(age)+4) + " years, population ratio: ")
    print(young_ratio.reduceRegion(reducer=ee.Reducer.mean(), geometry=gz, scale=1000).getInfo())

for i in range(5):
    age = old_ages[i]
    wdp_chn_old_m = wdp_chn.select(ee.String("M_").cat(age))
    wdp_chn_old_f = wdp_chn.select(ee.String("F_").cat(age))
    old_pop = wdp_chn_old_m.add(wdp_chn_old_f)
    old_ratio = old_pop.divide(wdp_chn_all).multiply(100)
    print("Age group: " + age + " - " + str(int(age)+4) + " years, population ratio: ")
    print(old_ratio.reduceRegion(reducer=ee.Reducer.mean(), geometry=gz, scale=1000).getInfo())

这段代码中，使用 Earth Engine Python API 将 JavaScript 代码转换为 Python 代码。解释如下：

1. 首先，认证用户身份并初始化 Earth Engine Python API。

2. 定义年龄组，即 young_ages 和 old_ages。

3. 加载人口数据图像集，并选择中国的数据。其中，gz 是中国的边界，用于将图像裁剪为中国范围内。

4. 选择中国的人口数据，即 wdp_chn 图像中的 population 波段。

5. 计算不同年龄段的人口占总人口的比例。对于每个年龄段，首先从 wdp_chn 图像中提取相应的男性和女性人口数据，然后计算男性和女性人口之和 young_pop（或 old_pop），并将其除以 wdp_chn_all，最后乘以 100 得到百分比。通过 reduceRegion() 函数计算相应区域内的平均值，即可得到该年龄段的人口占总人口的比例。

需要注意的是，由于 Earth Engine Python API 的计算是在 Google 服务器上进行的，因此执行代码需要一定的时间。