seir模型预测新冠疫情python代码

SEIR模型是一种流行病学中的数学模型，它基于人群分为易感（S）、暴露（E）、感染（I）和恢复（R）四个阶段来预测疫情的发展。在Python中，我们可以利用scipy等科学计算库来构建和模拟这个模型。下面是一个简单的示例代码，展示如何使用Python编写SEIR模型的基本框架：

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

# 定义SEIR模型函数
def seir_model(t, y, N, beta, gamma):
    S, E, I, R = y  # 易感者、暴露者、感染者、康复者的数量
    dSdt = -beta * S * I / N
    dEdt = beta * S * I / N - gamma * E
    dIdt = gamma * E - (1 / sigma) * I
    dRdt = (1 / sigma) * I
    return [dSdt, dEdt, dIdt, dRdt]

# 参数设置
N = 1e6  # 总人口数
beta = 0.2  # 感染率
gamma = 1 / 7  # 平均感染期天数
sigma = 1 / 5  # 平均潜伏期天数
initial_conditions = [N - 1, 1, 0, 0]  # 初始状态，假设有一个初始感染者
timespan = np.linspace(0, 180, 180)  # 时间范围

# 解析微分方程
solution = odeint(seir_model, initial_conditions, timespan, args=(N, beta, gamma))

# 绘制结果
plt.plot(timespan, solution[:, 0], label='易感者')
plt.plot(timespan, solution[:, 1], label='暴露者')
plt.plot(timespan, solution[:, 2], label='感染者')
plt.plot(timespan, solution[:, 3], label='康复者')
plt.xlabel('时间（天）')
plt.ylabel('人数')
plt.legend()
plt.show()