SEIR模型是一种常见的流行病学模型,用于模拟疾病的传播。它将人群分为四类:易感者(S)、潜伏者(E)、感染者(I)和康复者(R)。在这个模型中,人群的转化可以用一组微分方程来描述。以下是一个基于SEIR模型的新馆病毒传播的仿真代码import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置参数 beta = 0.3 # 接触率 gamma
目录一. SEIR传染病模型二. SEIR模型的延伸——SEIDR模型三. 模型延伸——影响因素1:疫苗接种四. 模型延伸——影响因素2:政府管控五. 模型延伸——影响因素3:病毒变异写在前面:需要源代码的小伙伴可以移步到我的GitHub仓库https://github.com/moyuweiqing/SEIR-Model-extension 中进行获取一. SEIR传染病模型
拓端数据部落公众号 分析师:Jiahui Zhao新型冠状病毒肺炎COVID-19 给中国乃至全世界都带来了深重的灾难,对世界经济也造成了不可逆的影响。该病毒传染性强、危害较大,需要我们高度警惕。国内目前疫情基本得到控制,但是为避免疫情反扑,我们有必要利用相关数学算法,结合大数据背景,开展相关分析,并提出有针对性地应对措施。本文建立了SEIRD 模型, NSIR 预测模型,使用 AHP 层次分析法
原创 2023-04-23 09:25:28
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作者:Haoran Chen美国总统大选全球瞩目,两位候选人的政策倾向在一些方面差异较大,对总统获选的结果的大致量化预测也是重点,同时2020年的竞选面临着新冠疫情的影响,这为预测分析带来挑战。解决方案 通过往年经验可知,美国大选实质上是民主党与共和党之间的抗争,因此我们可以在此前党派总统找到两位选举人的影子。对于两人竞选,因为对总统选举时各种政策难以量化,因此我们选择特朗普在2017年至2019
原创 2022-11-07 09:34:49
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的相关性,4、11也是如此,因此我们选取第1、2、4、5、8、9;.......
原创 2022-09-18 00:47:23
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文章目录模型(Modules)更多关于模型的内容(More on Modules)像脚本一样执行模块(Executing modules as scripts)模块搜索路径编译的python文件标准模型`dir()` 函数包(Packages)从包中导入`*` (Importing * From a Package)包内引用多重路径的包(Packages in Multiple Director
转载 2023-08-07 09:20:53
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一、设计目的系统掌握计算机的组成和工作原理,能够自助熟练准确地阐述计算机执行机器指令的工作过程,熟练应用并设计微指令、微程序的设计及调试。二、设计内容模型机与程序运行试验是一个综合性整机实验。该模型机包含7条机器指令,它能够依照用户执行微程序完成由加、与、非运算以及数据组合的任意复合运算。用户测试程序可以通过内存初始化的方式存储在内存中,也可以通过强迫写的方式循环写入内存。 这里我采用分模块整合法
展开全部学python的人都知道,python中一切皆是对象,32313133353236313431303231363533e78988e69d8331333365633838如class生成的对象是对象,class本身也是对象,int是对象,str是对象,dict是对象...。所以,我很好奇,python是怎样实现这些对象的?带着这份好奇,我决定去看看python的源码,毕竟源码才是满足自己好
1.背景介绍信用评分技术是一种应用统计模型,其作用是对贷款申请人(信用卡申请人)做风险评估分值的方法。信用评分卡模型是一种成熟的预测方法,尤其在信用风险评估以及金融风险控制领域更是得到了比较广泛的使用。信用评分卡可以根据客户提供的资料、客户的历史数据、第三方平台(芝麻分、京东、微信等)的数据,对客户的信用进行评估。信用评分卡的建立是以对大量数据的统计分析结果为基础,具有较高的准确性和可靠性。 本文
[po模型]整理一下python selenium自动化测试实践中使用较多的po设计模式。为什么要用PO基于python selenium2开始开始ui自动化测试脚本的编写不是多么艰巨的任务。只需要定位到元素,执行对应元素的操作即可。下面我们看一下这个简单的脚本实现百度搜索。从上述代码来看,我们所能做的就是元素的定位,然后进行键盘输入或鼠标动作。就这个小程序而已,维护起来看起来是很容易的。但随着时
一、 IO模型介绍对于一个网络通信,IO涉及到两个阶段  1.操作系统等数据来  2.进程或线程等操作系统拷贝数据记住这两点很重要,因为这些IO模型的区别就是在两个阶段上各有不同的情况。二、阻塞IO(blocking IO)例子:1 from socket import * 2 s=socket(AF_INET,SOCK_STREAM) 3 s.bind(('127.0.0.1',8080))
Python数据模型概述 数据模型是对python框架的描述,它规范了这门语言自身构建模块的接口,这些模块包括但不限于序列,迭代器,函数,类和上下文管理器 不管在哪个框架下写程序,都会花费大量时间去实现那些会被框架本身调用的方法,python也不例外。python解释器碰到特殊的句法时,会使用特殊方法去激活一些基本的对象操作,这些特殊方法的名字以两个下划线开头,以两个下划线结尾
经过数据探索与数据预处理,我们得到了可以直接建模的数据。根据挖掘目标和数据形式可以建立分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式和偏差检测等模型。挖掘建模分类和预测是预测问题的两种类型,分类主要是预测分类标号(离散属性),而预测主要是建立连续值函数模型,预测给定自变量对应的因变量的值。回归分析:回归分析是确定预测属性(数值型)与其他变量间相互依赖的定量关系最常用的统计学方法。包括线性回归、非线性回归
前言        Python是一种更适用于数据分析与计算的一种语言,在软件开发方面,尤其是界面开发可能稍有欠缺,QT是一种跨平台的C++图形用户界面程序开发框架,在VS开发工具中可以集成QT,直接在VS中进行界面开发,程序编写。最近的研究同时使用到Python和C++两种语言,因此,接口互通至关重要。以下将详细介绍
目录1. 简介2. math 模块3. decimal 模块4. random 模块 1. 简介我们来看一下 Python 中数学相关模块,如下所示:模块描述math提供了对 C 标准定义的数学函数的访问(不适用于复数)cmath提供了一些关于复数的数学函数decimal为快速正确舍入的十进制浮点运算提供支持fractions为分数运算提供支持random实现各种分布的伪随机数生成器statis
本文从RFM模型概念入手,结合实际案例,详解Python实现模型的每一步操作,并提供案例同款源数据,以供同学们知行合一。注:想直接下载代码和数据的同学可以空降文末看这篇文章前源数据长这样: 学完后只要敲一个回车,源数据就变成了这样: 是不是心动了?OK,闲话少叙,我们来开动正餐!RFM,是一种经典到头皮发麻的用户分类、价值分析模型,同时,这个模型以直白著称,直白到把
一摞Python风格的纸牌Python 最好的品质之一是一致性。当你使用 Python 工作一会儿后,就会开始理解 Python 语言,并能正确猜测出对你来说全新的语言特征。用一个非常简单的例子来展示如何实现 __getitme__ 和__len__ 这两个特殊方法,通过这个例子我们也能见识到特殊方法的强大。示例 1-1 里的代码建立了一个纸牌类。 import collections Card
最近接了一个私活,指导学妹完成毕业设计。核心思想就是利用SVM模型来预测股票涨跌,并完成策略构建,自动化选择最优秀的股票进行资产配置。在做这个项目的过程中,我体会到想成为一个合格的数据分析或者数据挖掘工程师不仅技术要过关,还需要了解所要挖掘数据涉及到的领域的相关知识。举个例子,在做数据预处理的时候,不知道超额收益率是怎么个意思,查阅资料才了解,超额收益率是股票行业里的一个专有名词,指大于无风险投资
一、什么是模块?Python 模块(Module),是一个 Python 文件,以 .py 结尾,包含了 Python 对象定义和Python语句。(模块能定义函数,类和变量,模块里也能包含可执行的代码。)简单的说:模块就是包含函数(对象)的文件。二、为什么要创建模块?首先,直接回答这个问题,为什么要创建和使用模块?———为了更好的共享代码,即为了代码的重用。当然我们可以在代码基中需要的地方通过复
优质文章,第一时间送达! Python开源机器学习建模库 PyCaret ,最近刚刚发布了2.0版本。这款堪称「调包侠神器」的模型训练工具包, 几行代码 就能搞定模型编写、改进和微调。从数据预处理到模型效果对比,PyCaret都能 自动实现 。所以,PyCaret长啥样,2.0的版本又做了什么改进?一起来看看。机器学习库的「炼丹炉」PyCaret说白了,有点像一个机器学习库的 炼丹炉 。
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