流行病模型的 Python 完整代码示例，SEIR模型，直接写代码

这是一个简单的 SEIR 模型的 Python 代码示例：

import numpy as np

def seir_model(t, y, N, beta, gamma, delta):
    # y是一个包含四个数的列表，分别表示 S，E，I，R 状态的人数
    S, E, I, R = y
    # 计算出潜伏期人群数量
    latent = E - I
    # 计算出感染人群数量
    infected = I
    # 计算出抗体人群数量
    recovered = R
    # 计算出易感人群数量
    susceptible = N - infected - recovered - latent
    # 计算出新增感染人群数量
    new_infections = beta * infected * susceptible / N
    # 计算出新增抗体人群数量
    new_recovered = gamma * infected
    # 计算出新增潜伏期人群数量
    new_latent = delta * infected
    # 返回 SEIR 模型的微分方程
    dSdt = -new_infections
    dEdt = new_infections - new_latent
    dIdt = new_latent - new_recovered
    dRdt = new_recovered
    return dSdt, dEdt, dIdt, dRdt

# 定义初始值
N = 1000  # 总人数
S0, E0, I0, R0 = 999, 1, 0, 0  # 初始状态人数

# 定义参数
beta = 0.5  # 感染概率
gamma = 0.1  # 治愈概率
delta = 0.1  # 潜伏期概率

# 定义时间轴
t = np.linspace(0, 365, 365)  # 从0到365天，每天计算一次

# 调用 odeint 函数求解微分方程
from scipy.integrate import odeint
y0 = S0, E0, I0, R0
solution = odeint(seir_model, y0, t, args=(N, beta, gamma, delta))
S, E, I, R = solution.T