【源码】基于Python的SEIR传染病模型模拟软件

项目简介

本项目是基于Python的SEIR传染病模型模拟软件。SEIR模型作为一种数学模型，可描述传染病在人群中的传播过程。借助此软件，用户能直观观察传染病在时间和空间上的传播情况。

项目的主要特性和功能

主要特性

1. SEIR模型模拟：运用SEIR模型模拟传染病传播过程。
2. 图形展示：利用matplotlib库绘制四种状态（易感者、感染者、潜伏者、治愈者）细胞数量随时间变化的曲线，通过pygame库展示二维网格中细胞的实时状态变化。
3. 模块化设计：代码采用模块化设计，便于理解和修改。

功能模块

• Cell类：代表一个细胞或网格单元，有易感者（S）、感染者（I）、治愈者（R）、潜伏者（E）四种状态。包含calc_neighbour_count方法和next_iter方法，用于计算周围感染者数量和更新细胞状态。
• CellGrid类：代表整个细胞网格。包含next_iter方法和calc_neighbour_count方法，用于更新所有细胞状态和计算周围感染者数量。
• Game类：代表游戏界面，用于可视化展示SEIR模型的运行过程。包含show_life方法，可将细胞状态绘制到界面上，并在主循环中更新细胞状态、绘制状态数量曲线和展示界面。

安装使用步骤

前提条件

• Python环境：确保已安装Python，并配置好环境变量。
• 依赖库：需安装matplotlib、pygame等库，可使用pip命令安装，如pip install matplotlib pygame。

使用步骤

1. 下载并解压项目文件。
2. 打开项目文件夹，找到seir.py文件。
3. 运行seir.py文件，开始模拟。程序会展示二维网格，每个单元格代表一个个体，有易感者（白色）、感染者（红色）、潜伏者（黄色）、治愈者（绿色）四种状态。同时，会绘制随时间变化的曲线图展示四种状态细胞数量的变化。用户可通过鼠标在网格上移动，查看不同位置的细胞状态变化。程序会持续运行，直到治愈者数量超过总人数的80%（默认阈值）时退出。退出后，程序会展示总结界面，呈现模拟结果的统计数据。用户可修改代码中的参数来更改模拟条件，观察不同条件下的模拟结果。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】