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-0.1.6.tar.gz (127.3 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

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

epidemmo-0.1.6-py3-none-any.whl (19.6 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file epidemmo-0.1.6.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: epidemmo-0.1.6.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 127.3 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/5.1.1 CPython/3.12.7

File hashes

Hashes for epidemmo-0.1.6.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 a3d6829682b41280a9f3e52396026cc5c4915c86fc675e217429da44f0feaa41
MD5 4d87b831a1f6a51de920f7faf5024aa8
BLAKE2b-256 2d4f8b61c3b35dbfdba53874d04947040d4ad4f19ad39b091d256faaf21a18a4

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file epidemmo-0.1.6-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: epidemmo-0.1.6-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-0.1.6-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 b9034391624656ae51377dce9779077a4e4a613df81977d7dfdbaee4de1c1251
MD5 4872b8b500a48b8d7a8451958453d853
BLAKE2b-256 b4ee1a7c86951ca9565ce46d268284068b799db561df9bb24009a50aac27e5cc

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