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

Использование стандартных моделей

Пакет содержит несколько стандартных эпидемиологических моделей.

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

from epidemmo import Standard
from matplotlib import pyplot as plt


model = Standard.get_SIR_builder().build()

model.set_start_stages(S=9990, I=10)
model.set_factors(beta=0.5, gamma=0.2)

model.start(60, full_save=True, get_cis=True)

model.plot(draw_cis=True, draw_peaks=True)
plt.show()

sir example

Ручное 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.start(70)

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, full_save=True)
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-0.2.1.tar.gz (224.7 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

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

epidemmo-0.2.1-py3-none-any.whl (23.4 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file epidemmo-0.2.1.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: epidemmo-0.2.1.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 224.7 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.12.7

File hashes

Hashes for epidemmo-0.2.1.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 23c9e96ef62a5d95aea4633b9073279af757576a6999f58c53cc5d75b6985dcc
MD5 b573f9452cb8196633d429bf79f45384
BLAKE2b-256 146572f0fd15fb7a26ac47a548c6fd2d9f9a1782ec973a7f31378a329d5317b4

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file epidemmo-0.2.1-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: epidemmo-0.2.1-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 23.4 kB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.12.7

File hashes

Hashes for epidemmo-0.2.1-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 abcdd682f5a333fb875d190eae5e6ff846d175b208d0e60c94f120f20c60df8a
MD5 33857f7c80e1f0565cb27042ac96d1bc
BLAKE2b-256 3fefacba464a36fb4c645bde4326e3463e36381f9884a049375c54e119e506ae

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