Skip to main content

A package for compartmental epidemic modelling

Project description

Пакет epidemmo

Пакет для создания эпидемиологических моделей. Структура создаваемых моделей основана на идеях компартментального моделирования.

Импорт пакета

import epidemmo

Создание простой SIR модели

from epidemmo import ModelBuilder
from matplotlib import pyplot as plt

builder = ModelBuilder()
builder.add_stage('S', 100).add_stage('I', 1).add_stage('R')
builder.add_factor('beta', 0.4).add_factor('gamma', 0.1)
builder.add_flow('S', 'I', 'beta', 'I').add_flow('I', 'R', 'gamma')

model = builder.build()
model.print_result_table()

model.plot()

plt.show()

Результаты моделирования

sir example

Использование стандартных моделей

Пакет содержит несколько стандартных эпидемиологических моделей.

from epidemmo import Standard

model = Standard.get_SIR_builder().build()
result = model.start(40)

Вы можете изменить стартовую численность каждой стадии, а также изменить значение параметров модели.

from epidemmo import Standard

model = Standard.get_SIR_builder().build()
model.set_start_stages(S=1000, I=10, R=0)
model.set_factors(beta=0.5)

Вывод и запись табличных результатов

После запуска модели Вы можете вывести результаты в виде таблицы (PrettyTable) в консоль.

from epidemmo import Standard

model = Standard.get_SIR_builder().build()
model.start(60)
model.print_result_table()

Вы можете записать результаты в csv файл, включая

  1. изменения численности каждой стадии
  2. изменения значений всех параметров во времени (опционально)
  3. изменения интенсивности потоков модели во времени (опционально)
from epidemmo import Standard

model = Standard.get_SIR_builder().build()
model.start(60)
model.write_results(write_flows=True, write_factors=True)

Получение системы LaTex уравнений

Вы можете получить LaTex уравнения модели. Для этого при добавлении факторов необходимо указать свойство latex_repr. Вы можете использовать параметр simplified для упрощения уравнений (представления в классическом варианте).

from epidemmo import ModelBuilder

builder = ModelBuilder()
builder.add_stage('S', 100).add_stage('I', 1).add_stage('R')
builder.add_factor('beta', 0.4, latex_repr=r'\beta').add_factor('gamma', 0.1, latex_repr=r'\gamma')
builder.add_flow('S', 'I', 'beta', 'I').add_flow('I', 'R', 'gamma')

model = builder.build()

latex_str = model.get_latex()
print(latex_str)

latex_str_simplified = model.get_latex(simplified=True)
print(latex_str_simplified)

Будут сформированы следующие системы дифференциальных уравнений:

\begin{equation}\label{eq:SIR_full}
    \begin{cases}
        \frac{dS}{dt} =  - S \cdot (1 - (1 - \frac{\beta}{N})^{I})\\
        \frac{dI}{dt} = S \cdot (1 - (1 - \frac{\beta}{N})^{I}) - I \cdot \gamma\\
        \frac{dR}{dt} = I \cdot \gamma\\
    \end{cases}
\end{equation}

\begin{equation}\label{eq:SIR_classic}
    \begin{cases}
        \frac{dS}{dt} =  - \frac{S \cdot \beta \cdot I}{N}\\
        \frac{dI}{dt} = \frac{S \cdot \beta \cdot I}{N} - I \cdot \gamma\\
        \frac{dR}{dt} = I \cdot \gamma\\
    \end{cases}
\end{equation}

Для компиляции необходимо подключить пакет amsmath Результат компиляции LaTex выглядит следующим образом: equation example

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

epidemmo-0.1.1.tar.gz (122.5 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.

epidemmo-0.1.1-py3-none-any.whl (19.6 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file epidemmo-0.1.1.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: epidemmo-0.1.1.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 122.5 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/5.1.1 CPython/3.12.7

File hashes

Hashes for epidemmo-0.1.1.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 a0de2a685fe234b57a100556970d780e16fa9b93d474afb3b83df914bec9718c
MD5 a3cd9d499291f85bc7341b673b47d9aa
BLAKE2b-256 ad7f31100be14c81fcc9782e25ace1c1dcc002d518908c342ecac13d6fde87ea

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file epidemmo-0.1.1-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: epidemmo-0.1.1-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 19.6 kB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/5.1.1 CPython/3.12.7

File hashes

Hashes for epidemmo-0.1.1-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 ec2e7591eccf9d765daf33f02815892c30695e1d5fd10d6c62f6e46af88ce3cb
MD5 998409b64889dee75313101f6d40d6a6
BLAKE2b-256 e7caf781d5264b17e13fadf98115cc1d557f29abb2aa73ba31a59d01ed6e9361

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Depot Continuous Integration Fastly CDN Google Download Analytics Pingdom Monitoring Sentry Error logging StatusPage Status page