大家还好吗? 背景就不用多说了吧?本来我是初四上班的,现在延长到2月10日了.这是我工作以来时间最长的一个假期了.可惜哪也去不了.待在家里,没啥事,就用python模拟预测一下新冠病毒肺炎的数据吧.要声明的是本文纯属个人自娱自乐,不代表真实情况. 采用SIR模型,S代表易感者,I表示感染者,R表示恢复者.染病人群为传染源,通过一定几率把传染病传给易感人群,ta自己也有一定的几率被治愈并免疫,或死亡.易感人群一旦感染即成为新的传染源. 模型假设: ①不考虑人口出生.死亡.流动等情况,即人口数量保持

Python的矩阵传播机制(Broadcasting) 最近在学习神经网络.我们知道在深度学习中经常要操作各种矩阵(matrix).回想一下,我们在操作数组(list)的时候,经常习惯于用for循环(for-loop)来对数组的每一个元素进行操作.例如: my_list = [1,2,3,4] new_list = [] for each in my_list: new_list.append(each*2) print(new_list) # 输出 [2,3,4,5] 如果是矩阵呢: my_m

手把手教你用C#做疫情传播仿真 在上篇文章中,我介绍了用C#做的疫情传播仿真程序的使用和配置,演示了其运行效果,但没有着重讲其中的代码. 今天我将抽丝剥茧,手把手分析程序的架构,以及妙趣横生的细节. 首先来回顾一下运行效果: 注意看,程序中的信息,包含信息统计.城市居民展示和医院展示三个部分,其中居民按状态的不同,显示为不同的颜色. 本文将先从程序员的角度,说说程序中的实现细节,细节中会聊一聊与与Java版的不同,最后进行总结. 细节介绍 细节介绍一 · 从"人"说起 居民类如下所示:

目录 一. json模块 二.通过Python实现疫情地图可视化 2.将json格式的数据保存到Excel 3.应用pyecharts进行数据可视化 一. json模块 JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,易于阅读和编写,同时也易于机器解析和生成,并有效地提升网络传输效率. json.loads():将json格式的str转化成python的数据格式: json.loads():将python的数据格式(字典或列表)转化成json格式: #

▌实现预测的Stocker工具 Stocker是一款用于探索股票情况的Python工具.一旦我们安装了所需的库(查看文档),我们可以在脚本的同一文件夹中启动一个Jupyter Notebook,并导入Stocker类: from stocker import Stocker 现在可以访问这个类了.我们通过传递任一有效的股票代码(粗体是输出)来创建一个Stocker类的对象: amazon = Stocker('AMZN') AMZN Stocker Initialized. Data cover

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:打磨虾 “迟到”了一个月的高考终于要来了. 正好我得到了一份山东新高考模拟考的成绩和山东考试院公布的一分一段表,以及过去三年的普通高考本科普通批首次志愿录取情况统计.2020年是山东新高考改革的元年,全新的录取模式以及选考科目要求都给考生带来了非常大的挑战. 我正好就本次山东模拟考的成绩进行深入数据分析,用python可视化带大家模拟一下2020高考分数和录取情况.

“迟到”了一个月的高考终于要来了. 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:1097524789 正好我得到了一份山东新高考模拟考的成绩和山东考试院公布的一分一段表,以及过去三年的普通高考本科普通批首次志愿录取情况统计.2020年是山东新高考改革的元年,全新的录取模式以及选

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: Python高校 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 http://note.youdao.com/noteshare?id=3054cce4add8a909e784ad934f956cef 项目描述 利用马萨诸塞州波士顿郊区的房屋信息数据训练和测试一个模型,并对模型的性能和预测能力进行测试: 项目分析 数据集字段解释: RM:

python中进行图表绘制的库主要有两个:matplotlib 和 pyecharts, 相比较而言: matplotlib中提供了BaseMap可以用于地图的绘制,但是个人觉得其绘制的地图不太美观,而且安装相较而言有点麻烦. pyecharts是基于百度开源的js库echarts而来,其最大的特点是:安装简单.使用也简单. 所以决定使用pyecharts来绘制地图. 1.安装pyecharts 如果有anaconda环境,可用 pip install pyecharts 命令安装pyechar

前言 双色球是中国福利彩票的一种玩法. 红球一共6组,每组从1-33中抽取一个,六个互相不重复.然后蓝球是从1-16中抽取一个数字,这整个组成的双色球 python从零基础入门到实战 今天,我们就用Python来统计一下各号码的中奖概率,并可视化展示.我本人,也会买概率最大的几个号码试试,中奖的话,我就删号,并开始朴实无华有钱人的生活!!! 先是数据的来源,采集双色球往期中奖数据 发送求情 import requests # 数据请求 # 发送请求的url地址 url = 'http://www

import stringprint (string.ascii_letters )#大小写英文:'#abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'print ( string.ascii_lowercase )#英文小写:abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'print(string.ascii_uppercase )#英文大写:ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZprint(string.digits

0. 引言 在这篇文章中,笔者希望和大家讨论一个话题,即未来趋势是否可以被精确或概率性地预测. 对笔者所在的网络安全领域来说,由于网络攻击和网络入侵常常变现出随机性.非线性性的特征,因此纯粹的未来预测是非常困难的.笔者希望通过对2019Nconv疫情的趋势预测问题的研究,搞清楚一个问题,即舆情的数据是否可以预测?如何预测? 同时我们将[疫情预测]和[网络安全的趋势预测]进行横向对比,阐述网络安全领域态势预测的主要技术挑战. 1. 我们为什么需要态势预测 在日益复杂的网络环境和动态变化的攻防场景下

Python小白的数学建模课-B4. 新冠疫情 SIR模型 传染病的数学模型是数学建模中的典型问题,常见的传染病模型有 SI.SIR.SIRS.SEIR 模型. SIR 模型将人群分为易感者(S类).患病者(I类)和康复者(R 类),考虑了患病者治愈后的免疫能力. 本文详细给出了 SIR 模型微分方程.相空间分析的建模.例程.结果和分析,让小白都能懂. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 疫情传播 SIR 模型 传染病的传播特性不可能通过真实的

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:谦睿科技 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun Python Python的设计哲学是“优雅.明确.简单”.它的语言方式与自然语言很接近 ,具有很好的可阅读性,当然理解起来也就不是晦涩难懂,更容易让人亲近. Python语言(Python原意是一种“大蟒蛇”) Python在最新的编程语言排名中第

传染病的数学模型是数学建模中的典型问题,常见的传染病模型有 SI.SIR.SIRS.SEIR 模型. SEIR 模型考虑存在易感者.暴露者.患病者和康复者四类人群,适用于具有潜伏期.治愈后获得终身免疫的传染病. 本文详细给出了几种改进 SEIR 模型微分方程的思路.建模.例程和结果,让小白学会模型分析与改进. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』 带你从数模小白成为国赛达人. Python小白的数学建模课-B2.新冠疫情 SI模型 Python小白的数学建模课-B3.新冠疫情 S

传染病的数学模型是数学建模中的典型问题,常见的传染病模型有 SI.SIR.SIRS.SEIR 模型. 考虑存在易感者.暴露者.患病者和康复者四类人群,适用于具有潜伏期.治愈后获得终身免疫的传染病. 本文详细给出了 SEIR 模型微分方程的建模.例程.结果和分析,让小白都能懂. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. SEIR 模型 1.1 SEIR 模型的提出 建立传染病的数学模型来描述传染病的传播过程,要根据传染病的发病机理和传播规律, 结合疫情

新冠疫情深刻和全面地影响着社会和生活,已经成为数学建模竞赛的背景帝. 本文收集了与新冠疫情相关的的数学建模竞赛赛题,供大家参考,欢迎收藏关注. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 0. 前言:新冠疫情成了数模竞赛的背景帝 新冠疫情爆发以来,不仅严重影响到全球的政治和经济,也深刻和全面地影响着社会和生活的方方面面,甚至已经成为数学建模竞赛的背景帝. 传染病模型本来就是数学建模课程中的常见问题和模型.随着疫情的影响越来越严重.广泛和持久,不仅疫情传播.疫

病毒扩散仿真程序,用 python 也可以. 概述 事情是这样的,B 站 UP 主 @ele 实验室,写了一个简单的疫情传播仿真程序,告诉大家在家待着的重要性,视频相信大家都看过了,并且 UP 主也放出了源码. 因为是 Java 开发的,所以开始我并没有多加关注.后来看到有人解析代码,发现我也能看懂,然后就琢磨用 Python 应该怎么实现. Java 版程序浅析 一个人就是 1 个(x, y)坐标点,并且每个人有一个状态. public class Person extends Point {

最近两个月,因为新冠病毒无情的肆虐,相信会给每个中国人的记忆中画上重重的一笔.到今天为止,疫情形势依然十分严峻,虽然除湖北外的其他省份已经连续十一天确诊人数下降,但是接下来还有将近至少1.6亿的人口迁徙,这无疑还存在一定的风险. 相信很多人和我一样,早上起床的第一件事情都是查看疫情数据,一般的数据都配有中国确诊人数的地图,之前看到csdn推过一篇文章,有同学用python实现疫情地图,我觉得挺有意思的,于是就尝试自己动手也写一个,主要用到如下的库: - 网络请求:requests - 绘制图表的

目前全球疫情仍然比较严重,为了能清晰地看到疫情爆发以来至现在全球疫情的变化趋势,我绘制了一张疫情变化地图,完整代码共 230 行,需要的朋友在公众号回复关键字 疫情地图 即可. 废话不多说,先上图 下面就来重点介绍下上面这张图的绘制过程,主要分为以下三个步骤: 数据收集 数据处理 画图 下面一个一个来说.数据收集 这是万里长城的第一步,俗话说“巧妇难为无米之炊”,既然是变化图,当然需要每个国家.每天的现有确诊病例数.好在现在各大网站都有疫情相关的专题页,我们可以直接抓数据.以网易为例 我们选择

2020年爆发新型冠状病毒,让大家在见证中国的团结也让大家感受到疫情传播的骇人 在这里先道一声“武汉加油.中国加油” 那么现在我们尝试制作一个模拟疫情爆发的模型,以数字的形式展现疫情爆发点恐怖. (1)模型设计 解释人类模型,每个人属性分为编号.状态.保护措施.外出情况. 编号:作为区分每个人类模型的标识: 状态:分为两部分,0为健康,1为感染: 保护措施:参考状态也份为两部分,0为未采取保护措施,1为保护措施 外出情况:外出情况为1的将会选择外出寻友,而为0则不会外出. 程序初期,将会生成一定