通过show_growth()函数分析数据的增长速率及其可持续性

show_growth()函数可以用来分析数据的增长速率及其可持续性。该函数可以通过给定的数据集合，计算数据的增长速率并绘制增长曲线图。以下是show_growth()函数的实现代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def show_growth(data):
    years = np.arange(1, len(data) + 1)
    growth_rate = np.diff(data) / data[:-1]
    
    plt.subplot(2, 1, 1)
    plt.plot(years, data, marker='o')
    plt.xlabel('Year')
    plt.ylabel('Data Value')
    plt.title('Data Growth')

    plt.subplot(2, 1, 2)
    plt.plot(years[:-1], growth_rate, marker='o')
    plt.xlabel('Year')
    plt.ylabel('Growth Rate')
    plt.title('Growth Rate')
    
    plt.tight_layout()
    plt.show()

使用例子：

data = [10, 15, 22, 36, 50, 65, 80, 100, 125, 150]
show_growth(data)

在这个例子中，我们假设data表示某个公司每年的营业额。通过调用show_growth()函数，可以绘制出数据的增长曲线图和增长率曲线图。

数据的增长曲线图显示了每年的营业额的变化情况。可以根据图形中的趋势直观地判断数据的增长速率。如果数据的增长曲线呈现出逐年增长的趋势，则代表数据的增长速率较高。相反，如果数据的增长曲线基本上是平稳或下降的趋势，则代表数据的增长速率较低或不可持续。

增长率曲线图显示了每年的增长率。增长率是通过计算每年的增长量与前一年的数据值之比得出的。可以通过观察增长率曲线图来判断数据的增长速率的变化情况。如果增长率曲线图呈现出逐年上升的趋势，则代表数据的增长速率在逐渐增加。相反，如果增长率曲线基本上是平坦的趋势，那么数据的增长速率可能已经达到了一个饱和点，不太可能继续增长。

通过以上两个图形的分析，可以对数据的增长速率及其可持续性有一个相对准确的了解。这对于判断某个公司或项目的发展潜力以及制定相应的策略是非常有帮助的。