python画出流行病传播示意图SI,SIR,SIS.SEI

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：

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。