使用Python实现新冠传播SEIR模型的代码示例

以下是一个使用Python实现新冠传播SEIR模型的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# SEIR模型参数
N = 1000000  # 总人口数
E0 = 10  # 初始潜伏者人数
I0 = 2  # 初始感染者人数
R0 = 0  # 初始治愈者人数
S0 = N - E0 - I0 - R0  # 初始易感者人数
alpha = 0.2  # 潜伏者转为感染者的概率
beta = 1.75  # 感染者接触易感者的概率
gamma = 0.5  # 感染者治愈的概率
sigma = 0.5  # 感染者转为潜伏者的概率
t = np.linspace(0, 100, 1000)  # 时间序列

# SEIR模型函数
def SEIR_model(t, y):
    S, E, I, R = y
    dSdt = -beta * S * I / N
    dEdt = beta * S * I / N - sigma * E
    dIdt = sigma * E - alpha * I - gamma * I
    dRdt = gamma * I
    return dSdt, dEdt, dIdt, dRdt

# 使用odeint函数求解SEIR模型
from scipy.integrate import odeint
y0 = S0, E0, I0, R0
result = odeint(SEIR_model, y0, t)

# 绘制SEIR模型图像
plt.plot(t, result[:, 0], label='Susceptible')
plt.plot(t, result[:, 1], label='Exposed')
plt.plot(t, result[:, 2], label='Infected')
plt.plot(t, result[:, 3], label='Recovered')
plt.legend()
plt.xlabel('Time (days)')
plt.ylabel('Population')
plt.show()

此代码通过使用Python的Scipy库中的odeint函数来求解SEIR模型，最终绘制出易感者、潜伏者、感染者和治愈者随时间变化的图像