• 郭柯廷
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根据模型预测新冠肺炎感染人数,使用scipy中的拟合函数进行拟合
新冠肺炎预测.rar
  • 新冠肺炎预测
  • 世界新冠肺炎累计确诊.xlsx
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  • 世界新冠肺炎预测.py
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内容介绍
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] # 指定默认字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 def logistic_function(t, K, a, b): return K/(1+np.exp(a-b*t)) infect = pd.read_excel('世界新冠肺炎累计确诊.xlsx') infected_number = infect['确诊人数'] infected_number = np.array(infected_number.values, dtype=np.float32) day = np.arange(len(infected_number)) popt, pcov = curve_fit(logistic_function, day, infected_number) plt.plot(logistic_function(np.arange(100), popt[0], popt[1], popt[2])) plt.scatter(day, infected_number) plt.xlabel("自2月15号以后的天数") plt.ylabel(('确诊的感染人数')) plt.show() print(popt)
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