用si模型感染自己的数据集怎么写

SI模型是一种基本的传染病模型，可以用于模拟数据集中的传染病传播情况。具体实现可以按以下步骤进行：

1. 准备数据集：需要准备一个数据集，其中每个节点表示一个人，每个边表示人与人之间的接触关系。

2. 初始化模型：将所有节点的状态都设置为“未感染”。

3. 选择一个感染源：选择一个节点作为感染源，将其状态设置为“感染”。

4. 模拟传播过程：每个时间步，对于每个未感染节点，如果其与一个或多个感染节点有连接，则以一定概率p感染该未感染节点。

5. 统计结果：统计每个时间步中感染节点的数量。

以下是一个简单的Python示例代码：

import networkx as nx
import random

# 构建网络
G = nx.Graph()
G.add_edges_from([(0,1), (0,2), (1,3), (2,3), (2,4), (3,5), (4,5), (4,6)])
N = G.number_of_nodes()

# 初始化模型
infected = [False] * N
infected[0] = True

# 模拟传播过程
p = 0.5
T = 10
for t in range(T):
    new_infected = []
    for i in range(N):
        if infected[i]:
            new_infected.append(i)
            for j in G.neighbors(i):
                if not infected[j] and random.random() < p:
                    new_infected.append(j)
                    infected[j] = True
    print(f"Time {t}: {len(new_infected)} infected nodes")

在这个示例中，我们构建了一个简单的图，并将第一个节点设置为感染源。然后，我们按照SI模型的规则模拟了传播过程，并在每个时间步中统计了感染节点的数量。你可以根据自己的数据集修改这个示例并进行实验。