python编写程序来模拟SIR传播动力学模型,直接展示代码,不需要解释
时间: 2023-02-06 08:59:22 浏览: 72
这是一个简单的 Python 代码,可以用来模拟 SIR 传播动力学模型:
```python
import numpy as np
def sir_model(S0, I0, R0, beta, gamma, t):
S, I, R = [S0], [I0], [R0]
for i in range(t):
s, i, r = S[-1], I[-1], R[-1]
S.append(s - beta * s * i)
I.append(i + beta * s * i - gamma * i)
R.append(r + gamma * i)
return np.stack([S, I, R]).T
S0, I0, R0 = 999, 1, 0
beta, gamma = 0.3, 0.1
t = 100
sir = sir_model(S0, I0, R0, beta, gamma, t)
```
其中,`S0`、`I0` 和 `R0` 分别表示初始时的易感、感染和恢复人数,`beta` 和 `gamma` 分别表示感染率和恢复率。参数 `t` 表示模拟的天数。调用函数 `sir_model` 即可返回一个二维数组,其中每行对应一天的 S、I、R 三种状态的人数。
相关问题
python编写程序来模拟SIR传播动力学模型
SIR模型是一种简化的传播动力学模型,用于描述传染病在人群之间的传播。它包括三个状态:
- S(易感者):尚未感染病毒的人
- I(感染者):已感染病毒的人
- R(恢复者):恢复过程中的人
我们可以使用Python来模拟这个模型。下面是一些步骤:
1. 创建一个模拟类,它包含当前时间、S、I和R的数量。
2. 创建一个初始化方法,用于初始化模拟。
3. 创建一个更新方法,用于更新模拟。在这个方法中,我们可以根据传播率和恢复率计算出新的S、I和R的数量。
4. 创建一个运行方法,用于运行模拟。在这个方法中,我们可以在给定的时间内迭代调用更新方法。
下面是一个简单的示例代码:
```
class SIRModel:
def __init__(self, S, I, R, beta, gamma):
self.time = 0
self.S = S
self.I = I
self.R = R
self.beta = beta
self.gamma = gamma
def update(self):
# 计算新的S、I和R的数量
new_S = self.S - self.beta * self.S * self.I
new_I = self.I + self.beta * self.S * self.I - self.gamma * self.I
new_R = self.R + self.gamma * self.I
# 更新当前时间和S、I和R的
python代码实现, SIR 模型进行信息传播模拟
SIR模型是一种常用的信息传播模型,它用来模拟传染病(如冠状病毒)的流行情况。SIR模型包括三种状态:
- S(Susceptible):易感者,还没有患上传染病的人。
- I(Infected):感染者,已经患上传染病的人。
- R(Recovered):恢复者,已经患过传染病并康复的人。
SIR模型假设传染病是通过直接接触传播的,并且每个人只有在感染后才能被传染。因此,SIR模型可以用来模拟传染病的流行情况,并预测传染病的蔓延趋势。
下面是用Python代码实现SIR模型的示例:
```python
import numpy as np
def sir_model(S0, I0, R0, beta, gamma, t):
"""
S0: 初始易感者人数
I0: 初始感染者人数
R0: 初始恢复者人数
beta: 传染率
gamma: 恢复率
t: 时间步长
"""
# 初始化数组
S, I, R = np.zeros(t), np.zeros(t), np.zeros(t)
S[0], I[0], R[0] = S0, I0, R0
for i in range(t-1):
# 计算易感者、感染者和恢复者人数
S[i+1] = S[i] - beta * S[i] * I[i]
I[i+1] = I[i] + beta * S[i] * I[i] - gamma * I[i]
R[i+1] = R[i] +