logistic人口增长模型代码

以下是一个简单的 Python 代码实现 Logistic 人口增长模型：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 定义 Logistic 函数
def logistic_growth(t, r, K, P0):
    P = K / (1 + ((K - P0) / P0) * np.exp(-r * t))
    return P

# 模型参数
r = 0.2  # 生长率
K = 1000  # 最大容量
P0 = 100  # 初始人口数量

# 时间范围
t = np.linspace(0, 50, 1000)

# 计算人口数量
P = logistic_growth(t, r, K, P0)

# 绘制人口数量随时间的变化
plt.plot(t, P)
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('人口数量')
plt.show()

在这个模型中，`r` 表示人口数量每单位时间的增长率，`K` 表示最大容量，即人口数量达到饱和的值，`P0` 表示初始人口数量。函数 `logistic_growth` 根据这些参数计算出在时间 `t` 时刻的人口数量 `P`。最后，我们使用 Matplotlib 绘制出人口数量随时间的变化曲线。