python画出流行病传播示意图SI,SIR,SIS.SEI
时间: 2024-09-19 20:11:45 浏览: 47
sei-eh36.zip_K._SEI_pso分类_信号聚类分类
Python中可以使用一些绘图库,如matplotlib和networkx,来创建流行病传播模型的示意图,如SIS(Susceptible-Infected-Susceptible)、SIR(Susceptible-Infected-Recovered)和SEI(Susceptible-Exposed-Infectious)等模型。这些模型通常通过节点代表个体,边表示感染传播。下面是一个简单的例子:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx
# 假设我们有四个阶段的节点列表
nodes = ['S', 'I', 'R', 'E']
# 创建无向图
G = nx.Graph()
# 添加节点
for node in nodes:
G.add_node(node)
# 建立初始连接(例如,从易感者到感染者)
G.add_edge('S', 'I')
# 根据需要添加更多的规则,比如从感染者恢复为易感者或暴露者成为感染者
# 如果有更多复杂的关系,可能还需要额外的数据结构和算法来模拟传播过程
# 设计布局
pos = nx.spring_layout(G) # 使用spring layout布局网络
# 绘制图形
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, nodelist=['S', 'I', 'E'], node_color='blue')
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, nodelist=['R'], node_color='green')
nx.draw_networkx_edges(G, pos)
plt.title("SIR/SIS/SEI流行病传播模型示意图")
plt.show()
```
这个例子仅作演示,实际的流行病模型会更复杂,包括时间步骤、传染率、康复概率等因素,并可能涉及到动态更新节点状态。
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