import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# DATOS DE TU ESPECIE: Quetzal
especie = "Quetzal"
nombre_cientifico = "Pharomachrus mocinno"

# Parámetros del modelo logístico
r = 0.65 # Tasa de crecimiento
K = 50000 # Capacidad de carga
P0 = 30000 # Población inicial
años = 10 # Años a simular

# Lista para guardar los resultados
t = np.arange(0, años + 1) # de 0 a 10 años
P = K / (1 + ((K - P0) / P0) * np.exp(-r * t))

# Mostrar tabla en consola
print(f"Modelo Logístico para {especie} - {nombre_cientifico}")
print("-" * 45)
print("Año | Población estimada")
print("-" * 45)
for i, poblacion in zip(t, P):
    print(f"{i:3} | {poblacion:,.0f}")

# Encontrar cuando llega al 50% de K
mitad_K = K / 2
año_50 = t[np.where(P >= mitad_K)[0][0]]
print("-" * 45)
print(f"La población alcanza el 50% de K ({mitad_K:,.0f}) en el año {año_50}")

# Graficar
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.plot(t, P, marker='o', color='green', label='Crecimiento del Quetzal')
plt.axhline(y=K, color='r', linestyle='--', label=f'Capacidad de carga K = {K:,}')
plt.axhline(y=mitad_K, color='orange', linestyle='--', label=f'50% de K = {mitad_K:,}')
plt.title(f'Curva de Crecimiento Logístico - {especie}')
plt.xlabel('Años')
plt.ylabel('Número de individuos')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt

# DATOS DE TU ESPECIE: Quetzal
especie = "Quetzal"
nombre_cientifico = "Pharomachrus mocinno"

# Parámetros del modelo logístico
r = 0.65 # Tasa de crecimiento
K = 50000 # Capacidad de carga
P0 = 30000 # Población inicial
años = 10 # Años a simular

# Lista para guardar los resultados
t = np.arange(0, años + 1) # de 0 a 10 años
P = K / (1 + ((K - P0) / P0) * np.exp(-r * t))

# Mostrar tabla en consola
print(f"Modelo Logístico para {especie} - {nombre_cientifico}")
print("-" * 45)
print("Año | Población estimada")
print("-" * 45)
for i, poblacion in zip(t, P):
    print(f"{i:3} | {poblacion:,.0f}")

# Encontrar cuando llega al 50% de K
mitad_K = K / 2
año_50 = t[np.where(P >= mitad_K)[0][0]]
print("-" * 45)
print(f"La población alcanza el 50% de K ({mitad_K:,.0f}) en el año {año_50}")

# Graficar
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.plot(t, P, marker='o', color='green', label='Crecimiento del Quetzal')
plt.axhline(y=K, color='r', linestyle='--', label=f'Capacidad de carga K = {K:,}')
plt.axhline(y=mitad_K, color='orange', linestyle='--', label=f'50% de K = {mitad_K:,}')
plt.title(f'Curva de Crecimiento Logístico - {especie}')
plt.xlabel('Años')
plt.ylabel('Número de individuos')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt

# DATOS DE TU ESPECIE: Quetzal
especie = "Quetzal"
nombre_cientifico = "Pharomachrus mocinno"

# Parámetros del modelo logístico
r = 0.65 # Tasa de crecimiento
K = 50000 # Capacidad de carga
P0 = 30000 # Población inicial
años = 10 # Años a simular

# Lista para guardar los resultados
t = np.arange(0, años + 1) # de 0 a 10 años
P = K / (1 + ((K - P0) / P0) * np.exp(-r * t))

# Mostrar tabla en consola
print(f"Modelo Logístico para {especie} - {nombre_cientifico}")
print("-" * 45)
print("Año | Población estimada")
print("-" * 45)
for i, poblacion in zip(t, P):
    print(f"{i:3} | {poblacion:,.0f}")

# Encontrar cuando llega al 50% de K
mitad_K = K / 2
año_50 = t[np.where(P >= mitad_K)[0][0]]
print("-" * 45)
print(f"La población alcanza el 50% de K ({mitad_K:,.0f}) en el año {año_50}")

# Graficar
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.plot(t, P, marker='o', color='green', label='Crecimiento del Quetzal')
plt.axhline(y=K, color='r', linestyle='--', label=f'Capacidad de carga K = {K:,}')
plt.axhline(y=mitad_K, color='orange', linestyle='--', label=f'50% de K = {mitad_K:,}')
plt.title(f'Curva de Crecimiento Logístico - {especie}')
plt.xlabel('Años')
plt.ylabel('Número de individuos')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt

# DATOS DE TU ESPECIE: Quetzal
especie = "Quetzal"
nombre_cientifico = "Pharomachrus mocinno"

# Parámetros del modelo logístico
r = 0.65 # Tasa de crecimiento
K = 50000 # Capacidad de carga
P0 = 30000 # Población inicial
años = 10 # Años a simular

# Lista para guardar los resultados
t = np.arange(0, años + 1) # de 0 a 10 años
P = K / (1 + ((K - P0) / P0) * np.exp(-r * t))

# Mostrar tabla en consola
print(f"Modelo Logístico para {especie} - {nombre_cientifico}")
print("-" * 45)
print("Año | Población estimada")
print("-" * 45)
for i, poblacion in zip(t, P):
    print(f"{i:3} | {poblacion:,.0f}")

# Encontrar cuando llega al 50% de K
mitad_K = K / 2
año_50 = t[np.where(P >= mitad_K)[0][0]]
print("-" * 45)
print(f"La población alcanza el 50% de K ({mitad_K:,.0f}) en el año {año_50}")

# Graficar
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.plot(t, P, marker='o', color='green', label='Crecimiento del Quetzal')
plt.axhline(y=K, color='r', linestyle='--', label=f'Capacidad de carga K = {K:,}')
plt.axhline(y=mitad_K, color='orange', linestyle='--', label=f'50% de K = {mitad_K:,}')
plt.title(f'Curva de Crecimiento Logístico - {especie}')
plt.xlabel('Años')
plt.ylabel('Número de individuos')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()