在Python中找到时间t后病毒预期增长的程序

随着新冠疫情的蔓延，病毒增长的预测越来越重要。在Python中，我们可以建立一个简单的程序，来预测病毒增长。

这个程序基于经典的SIR模型，它将人群分为三类：易感染者（Susceptible）、感染者（Infected）和已康复/死亡者（Recovered/Dead）。这些人群的数量随着时间的推移而变化，我们可以用数学公式来表示这些变化。

假设我们要预测60天后的感染人数，我们可以使用以下的Python代码：

import numpy as np
from scipy.integrate import odeint
import matplotlib.pyplot as plt

# 模型参数
N = 1000 # 总人口数
I0, R0 = 1, 0 # 初始感染和恢复人数
S0 = N - I0 - R0 # 初始易感染人数
beta, gamma = 0.2, 1./10 # 假设beta和gamma为常数

# SIR模型公式
def deriv(y, t, N, beta, gamma):
    S, I, R = y
    dSdt = -beta * S * I / N
    dIdt = beta * S * I / N - gamma * I
    dRdt = gamma * I
    return dSdt, dIdt, dRdt

# 初始值向量
y0 = S0, I0, R0
# 时间
t = np.linspace(0, 60, 60)

# 解微分方程
ret = odeint(deriv, y0, t, args=(N, beta, gamma))
S, I, R = ret.T

plt.plot(t, I, label='Infected')
plt.title('SIR模型预测')
plt.xlabel('时间（天）')
plt.ylabel('人数')
plt.legend()
plt.show()

以上代码首先导入了所需的Python库，定义了模型的初始参数和SIR模型的公式，然后使用SciPy库计算微分方程，最后使用Matplotlib库绘制结果。

如果我们希望预测30天后的感染人数，我们只需要将时间变量t改为30即可。