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-0.1.3.tar.gz (122.4 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

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

epidemmo-0.1.3-py3-none-any.whl (19.6 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file epidemmo-0.1.3.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: epidemmo-0.1.3.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 122.4 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/5.1.1 CPython/3.12.7

File hashes

Hashes for epidemmo-0.1.3.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 2cbefb327e75b1b43dbe1cad8ef682be2b1995d2bfa43d145a7d2bf25a072bed
MD5 8e9620285779cee80f043ecdb43189f4
BLAKE2b-256 b4787b50803b0157a2423542bfd17ca5a4fa15a93fb7195d8ac4366f94d40735

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file epidemmo-0.1.3-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: epidemmo-0.1.3-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-0.1.3-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 2ba631a296d71fa3c40efbad9c061536587c95c63c017d9d1d289a0020ffa884
MD5 0f80f0cc73ec8dfbedc3a39812c59ecb
BLAKE2b-256 7e648d909e45db788946ec391499989675743833b09cc932d9a66ce143cf410b

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