生成数学模型试验传染病模型中作图与计算的代码

传染病模型中作图与计算的代码可以使用Python编程语言实现。以下是一个简单的代码示例，可以用来生成SIR模型的图像：

import numpy as np
from scipy.integrate import odeint
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义SIR模型的微分方程
def sir_model(y, t, beta, gamma):
    S, I, R = y
    dSdt = -beta * S * I
    dIdt = beta * S * I - gamma * I
    dRdt = gamma * I
    return [dSdt, dIdt, dRdt]

# 定义模型参数和初值
beta = 0.2
gamma = 0.1
S0 = 0.99
I0 = 0.01
R0 = 0.0
t = np.linspace(0, 100, 1000)

# 求解微分方程
solution = odeint(sir_model, [S0, I0, R0], t, args=(beta, gamma))
S = solution[:, 0]
I = solution[:, 1]
R = solution[:, 2]

# 画图
plt.figure()
plt.plot(t, S, label='Susceptible')
plt.plot(t, I, label='Infected')
plt.plot(t, R, label='Recovered')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Proportion')
plt.legend()
plt.show()

在这个代码中，`sir_model`函数定义了SIR模型的微分方程，并接受当前的状态和时间作为输入，返回下一个时间步的状态。`odeint`函数使用SciPy库提供的求解微分方程的方法来求解SIR模型，得到每个时间步的状态。最后，使用Matplotlib库中的函数来将结果可视化。

这个代码只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体的模型和问题进行修改和扩展。