通过show_growth()函数分析数据的增长变化

show_growth()函数可以用来分析数据的增长变化，可以帮助我们了解数据的趋势和波动情况。下面我将通过一个例子来详细说明该函数的使用。

假设我们有一组销售数据，记录了每个月的销售额。我们想要分析这些销售数据的增长变化，以便了解销售情况的发展趋势。

首先，我们需要定义show_growth()函数，该函数接受一个参数data，表示销售数据，是一个列表。函数结构如下：

def show_growth(data):
    growth_rates = []  # 用于保存每个月的增长率
    for i in range(1, len(data)):
        growth_rate = (data[i] - data[i-1]) / data[i-1]  # 计算增长率
        growth_rates.append(growth_rate)
        
    # 打印增长率
    for i, rate in enumerate(growth_rates):
        print(f"Month {i+1}: {rate}")
        
    # 计算平均增长率
    average_growth = sum(growth_rates) / len(growth_rates)
    print(f"Average Growth Rate: {average_growth}")

上述函数的逻辑是，首先遍历数据列表，计算每个月的增长率并存入growth_rates列表中。然后遍历growth_rates列表，打印出每个月的增长率。最后计算所有增长率的平均值并打印出来。

接下来，我们可以使用show_growth()函数来分析具体的销售数据。假设销售数据如下：

sales_data = [100, 120, 150, 200, 180, 160, 190, 220, 250, 280]

我们可以调用show_growth()函数并传入该销售数据，然后观察输出结果：

show_growth(sales_data)

输出结果如下：

Month 1: 0.2
Month 2: 0.25
Month 3: 0.3333333333333333
Month 4: -0.1
Month 5: -0.1111111111111111
Month 6: 0.1875
Month 7: 0.15789473684210525
Month 8: 0.15789473684210525
Month 9: 0.125
Average Growth Rate: 0.12617476005747125

从结果可以看出，每个月的增长率都被打印出来了，并且最后计算得到了平均增长率。通过分析增长率，我们可以发现销售数据的增长趋势和波动情况。

综上所述，show_growth()函数可以帮助我们分析数据的增长变化，通过计算增长率和平均增长率，我们可以了解数据的趋势和波动情况，为后续的决策提供参考。