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病毒擴散仿真程序，用 python 也可以。
概述
事情是這樣的，B 站 UP 主 @ele 實驗室，寫了一個簡單的疫情傳播仿真程序，告訴大家在家待著的重要性，視頻相信大家都看過了，并且 UP 主也放出了源碼。
因為是 Java 開發的，所以開始我并沒有多加關注。后來看到有人解析代碼，發現我也能看懂，然后就琢磨用 Python 應該怎么實現。
Java 版程序淺析
一個人就是 1 個（x, y）坐標點，并且每個人有一個狀態。
public class Person extends Point {
private int state = State.NORMAL;
}
在每一輪的迭代中，遍歷每個人，每個人根據自身的狀態，做出一定的動作，包括：
這些動作的具體變更，取決于定義的各種系數。
一輪迭代完成，打印這些點，不同的狀態對應不同的顏色。
繪圖部分直接使用的 Java 繪圖類 Graphics。
Python 版思路
如果我們想用 Python 實現應該怎么做呢？
如果完全復刻 Java 版本，則每次迭代需遍歷所有人，并計算和他人距離，這就是 N^2 次計算。如果是 1000 個人，就需要循環 1 百萬次。這個 Python 的性能肯定捉急。
不過 Python 有 numpy ，可以快速的操作數組。結合 matplotlib 則可以畫出圖形。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
如何模擬人群
為了減少函數之間互相傳參和使用全局變量，我們也來定義一個類:
class People(object):
def __init__(self, count=1000, first_infected_count=3):
self.count = count
self.first_infected_count = first_infected_count
self.init()
所有人的坐標數據就是 N 行 2 列的數組，同時伴隨一定的狀態：
def init(self):
self._people = np.random.normal(0, 100, (self.count, 2))
self.reset()
狀態值和計時器也都是數組，同時每次隨機選取指定數量的人感染：
def reset(self):
self._round = 0
self._status = np.array([0] * self.count)
self._timer = np.array([0] * self.count)
self.random_people_state(self.first_infected_count, 1)
這里關鍵的一點是，輔助數組的大小和人數保持一致，這樣就能形成一一對應的關系。
狀態發生變化的人才順帶記錄時間：
def random_people_state(self, num, state=1):
"""隨機挑選人設置狀態
"""
assert self.count > num
# TODO：極端情況下會出現無限循環
n = 0
while n < num:
i = np.random.randint(0, self.count)
if self._status[i] == state:
continue
else:
self.set_state(i, state)
n += 1
def set_state(self, i, state):
self._status[i] = state
# 記錄狀態改變的時間
self._timer[i] = self._round
通過狀態值，就可以過濾出人群，每個人群都是 people 的切片視圖。這里 numpy 的功能相當強大，只需要非常簡潔的語法即可實現:
@property
def healthy(self):
return self._people[self._status == 0]
@property
def infected(self):
return self._people[self._status == 1]
按照既定的思路，我們先來定義每輪迭代要做的動作:
def update(self):
"""每一次迭代更新"""
self.change_state()
self.affect()
self.move()
self._round += 1
self.report()
順序和開始分析的略有差異，其實并不是十分重要，調換它們的順序也是可以的。
如何改變狀態
這一步就是更新狀態數組 self._status 和 計時器數組 self._timer:
def change_state(self):
dt = self._round - self._timer
# 必須先更新時鐘再更新狀態
d = np.random.randint(3, 5)
self._timer[(self._status == 1) & ((dt == d) | (dt > 14))] = self._round
self._status[(self._status == 1) & ((dt == d) | (dt > 14))] += 1
仍然是通過切片過濾出要更改的目標，然后全部更新。
這里具體的實現我寫的非常簡單，沒有引入太多的變量：
在一定周期內的 感染者（infected），狀態置為 確診（confirmed）。 我這里簡單假設了確診者就被醫院收治，所以失去了繼續感染他人的機會（見下面）。如果要搞復雜點，可以引入病床，治愈，死亡等狀態。
如何影響他人
影響別人是整個程序的性能瓶頸，因為需要計算每個人之間的距離。
這里繼續做了簡化，只處理感染者：
def infect_possible(self, x=0., safe_distance=3.0):
"""按概率感染接近的健康人
x 的取值參考正態分布概率表，x=0 時感染概率是 50%
"""
for inf in self.infected:
dm = (self._people - inf) ** 2
d = dm.sum(axis=1) ** 0.5
sorted_index = d.argsort()
for i in sorted_index:
if d[i] >= safe_distance:
break # 超出范圍，不用管了
if self._status[i] > 0:
continue
if np.random.normal() > x:
continue
self._status[i] = 1
# 記錄狀態改變的時間
self._timer[i] = self._round
可以看到，距離的計算仍然是通過 numpy 的矩陣操作。但是需要對每一個感染者單獨計算，所以如果感染者較多，python 的處理效率感人。
如何移動
_people 是一個坐標矩陣，只要生成移動距離矩陣 dt，然后它相加即可。我們可以設置一個可移動的范圍 width，把移動距離控制在一定范圍內。
def move(self, width=1, x=.0):
movement = self.random_movement(width=width)
# 限定特定狀態的人員移動
switch = self.random_switch(x=x)
movement[switch == 0] = 0
self._people = self._people + movement
這里還需要增加一個控制移動意向的選項，仍然是利用了正態分布概率。考慮到這種場景有可能會重用，所以特地把這個方法提取了出來，生成一個只包含 0 1 的數組充當開關。
def random_switch(self, x=0.):
"""隨機生成開關，0 - 關，1 - 開
x 大致取值范圍 -1.99 - 1.99；
對應正態分布的概率， 取值 0 的時候對應概率是 50%
:param x: 控制開關比例
:return:
"""
normal = np.random.normal(0, 1, self.count)
switch = np.where(normal < x, 1, 0)
return switch
輸出結果
有了一切數據和變化之后，接下來最重要的事情自然就是圖形化顯示結果了。直接使用 matplotlib 的散點圖就可以了：
def report(self):
plt.cla()
# plt.grid(False)
p1 = plt.scatter(self.healthy[:, 0], self.healthy[:, 1], s=1)
p2 = plt.scatter(self.infected[:, 0], self.infected[:, 1], s=1, c='pink')
p3 = plt.scatter(self.confirmed[:, 0], self.confirmed[:, 1], s=1, c='red')
plt.legend([p1, p2, p3], ['healthy', 'infected', 'confirmed'], loc='upper right', scatterpoints=1)
t = "Round: %s, Healthy: %s, Infected: %s, Confirmed: %s" % \
(self._round, len(self.healthy), len(self.infected), len(self.confirmed))
plt.text(-200, 400, t, ha='left', wrap=True)
實際效果
啟動。
if __name__ == '__main__':
np.random.seed(0)
plt.figure(figsize=(16, 16), dpi=100)
plt.ion()
p = People(5000, 3)
for i in range(100):
p.update()
p.report()
plt.pause(.1)
plt.pause(3)
因為這個小 demo 主要是個人用來練手，目前一些參數沒有完全抽出來。有需要的只能直接改源碼。
后記
從多次實驗的結果，通過調整人員的流動意愿，流動距離等因素，是可以得到直觀的結論的。
本人也是初次使用 numpy 和 matplotlib，現學現賣，若有使用不當之處請指正。其中的概率參數設置 基本沒有科學依據，僅供 Python 愛好者參考。
總得來說，用 numpy 來模擬病毒感染情況應該是能行得通的。但是其中的影響因子還需要仔細設計。性能也是需要考量的問題。
源碼地址
總結
以上所述是小編給大家介紹的Python 寫了個新型冠狀病毒疫情傳播模擬程序，希望對大家有所幫助，也非常感謝大家對億速云網站的支持！
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