N = 1000; % 总人数 I0 = 10; % 初始感染人数 S0 = N - I0; % 初始易感人数 beta = 0.3; % 初始传染率 gamma = 0.1; % 初始治愈率 tspan = [0 100]; % 时间范围 % 定义随时间变化的beta和gamma函数 beta_func = @(S, I) 0.3 + 0.2*I/N; % beta随感染人数和易感人数变化 gamma_func = @(S, I) 0.1 + 0.05*I/N; % gamma随感染人数和易感人数变化 % 定义ODE函数 f = @(t, y) [-beta_func(y(1), y(2))*y(1)*y(2)/N + gamma_func(y(1), y(2))*y(2); beta_func(y(1), y(2))*y(1)*y(2)/N - gamma_func(y(1), y(2))*y(2)]; % 数值求解ODE [t, y] = ode45(@(t, y) f(t, y), tspan, [S0; I0]); % 绘图 plot(t, y(:,1), 'b', t, y(:,2), 'r'); legend('易感人数', '感染人数'); xlabel('时间'); ylabel('人数');我想让这段代码里的beta和gamma每次变化产生的比值化成图

可以通过在代码中增加一些代码来计算beta和gamma每次变化时的比值，并将它们画成图。

import matplotlib.pyplot as plt

% 假设beta和gamma每次变化时的比值存储在一个列表中，比如说叫做ratio_list
ratio_list = [];

for i=1:length(t)
    ratio_list(i) = beta_func(y(i,1), y(i,2)) / gamma_func(y(i,1), y(i,2));
end

% 生成x轴上的数据，这里假设每次变化的时间间隔是1个单位时间
time_list = [i for i in range(length(t))];

% 绘制图像
plt.plot(time_list, ratio_list)

% 设置坐标轴标签
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Beta/Gamma Ratio')

% 显示图像
plt.show()

这段代码会生成一个简单的折线图，x轴表示时间，y轴表示beta和gamma每次变化时的比值。你可以根据实际情况修改代码来适应你的数据格式和需求。