質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

新規登録して質問してみよう
ただいま回答率
86.02%
Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Q&A

解決済

AttributeErrorの解決(ネットワーク上でのSIRモデル実行中)

SK_
SK_

総合スコア6

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

1回答

0グッド

0クリップ

203閲覧

投稿2022/11/25 06:58

前提

Pythonを用いたネットワーク上でのSIRモデルを作成していました.
後述の"society.py"および"epidemics.py"については特にエラーは出なかったのですが,最後の"main.py"で以下のエラーが発生しました.
自分の考えではmodule 'society' に,属性 'generate_agents'は対応しているように思えるのですが,改善方法が分かりません.

実現したいこと

・エラーの解決
・プログラムが正常に作動するようにしたい

発生している問題・エラーメッセージ

AttributeError: module 'society' has no attribute 'generate_agents'

該当のソースコード1

society.py

1import networkx as nx 2 3class Agent: 4 """ 5 state = ['S', 'I', 'R'] 6 """ 7 def __init__(self): 8 self.state = 'S' 9 self.neighbors_id = None 10 11 12 def generate_agents(num_agent, average_degree): 13 network = nx.barabashi_albert_graph(num_agent, average_degree//2) 14 agents = [Agent() for agent_id in range(num_agent)] #エージェントのリスト 15 16 for agent_id, agent in enumurate(agents): 17 agent.nebghbors_id = list(network[agent_id]) 18 return agents 19 20 21 def count_state_fraction(agents): 22 """ 23 各状態のエージェントの割合 24 """ 25 fs = len([agent for agent in agents if agent.state == 'S'])/len(agents) 26 fi = len([agent for agent in agents if agent.state == 'I'])/len(agents) 27 fr = 1 - fs -fi 28 return fs, fi, fr 29 30 31 def count_num_i(agents): 32 """ 33 感染状態のエージェントの数 34 """ 35 num_i = len([agent for agent in agents if agent.state == 'I']) 36 return num_i

該当のソースコード2

epidemics.py

1import random as rnd 2import society 3 4def initialize_state(agents, num_initial_infected_agents=1): 5 """ 6 初期保有者をランダムに決定 7 """ 8 initial_infected_agent_id = rnd.sample(k = num_initial_infected_agent) 9 10 for i, agent in enumurate(agents): 11 if i in initial_infected_agent_id: 12 agent.state = 'I' 13 else: 14 agent.state = 'S' 15 16 17def disease_spreading(agents, beta, gammma): 18 """ 19 拡散ダイナミクス 20 """ 21 for time in range(1, 10000): 22 state_changeable_agents = [agent for agent in agents if agent.state in ['S', 'I']] 23 next_states = ['S' for i in range(len(state_changeable_agents))] 24 25 for i, agent in enumurate(state_changeable_agents): 26 if agent.state == 'S': 27 num_infected_neighbors = len([agents[agent_id] for agent_id in agent.neighbors_id if agents[agent_id].state == 'I']) 28 if rnd.random() <= beta*num_infected_neighbors: 29 next_states[i] = 'I' 30 else: 31 pass 32 33 elif agent.state == 'I': 34 if rnd.random() <= gammma: 35 next_states[i] = 'R' 36 else: 37 next_states[i] = 'I' 38 39 # 状態の更新 40 for agent, next_state in zip(state_changeable_agents, next_states): 41 agent.states = next_state 42 43 fs, fi, fr = society.count_state_fraction(agents) 44 num_i = society.count_num_i(state_changeable_agents) 45 print(f'Time:{time}, Fs:{fs:2f}, Fi:{fi:2f}, Fr:{fr:.2f}') 46 47 if num_i == 0: 48 print('spreading finished') 49 break 50 return fs, fi, fr

該当のソースコード3

main.py

1import numpy as np 2import pandas as pd 3import random as rnd 4import society 5import epidemics 6 7def main(): 8 ### Calcualtion setting ### 9 num_agent = 10000 # エージェントの総数 10 average_degree = 8 # 平均次数 11 beta = 0.14 # 感染率 12 gamma = 0.33 # 回復率 13 max_season = 1000 14 num_initial_infected_agents = 1 15 16 agents = society.generate_agents(num_agent, average_degree) 17 result = pd.DataFrame({'FES':[]}) 18 fes_hist = [] 19 20 for season in range(1, max_season+1): 21 fs, fim, fi, fr = epidemics.disease_spreading(agents, beta, gamma) 22 fes_hist.append(fr) 23 24 new_result = pd.DataFrame([fes_eq], columns = ['FES']) 25 result = result.append(new_result) 26 print(f'Season finished with FES: {fes_eq:.2f}') 27 28 result.to_csv(f'result.csv') 29 30 31 32if __name__=='__main__': 33 main()

試したこと

単純なスペルミスの確認
プロパティの確認
他のウェブサイトの調査

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

プログラムを作成するうえで参考にしたウェブサイト
https://qiita.com/Keyskey/items/8e0d7a67b222a7866154
ゲーム理論についての要素を省き,単純なSIRモデルとして動かしてみたいと考えています.

jupyter notebook

以下のような質問にはグッドを送りましょう

  • 質問内容が明確
  • 自分も答えを知りたい
  • 質問者以外のユーザにも役立つ

グッドが多くついた質問は、TOPページの「注目」タブのフィードに表示されやすくなります。

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもマイページで確認できます。

またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

下記のような質問は推奨されていません。

  • 間違っている
  • 質問になっていない投稿
  • スパムや攻撃的な表現を用いた投稿

適切な質問に修正を依頼しましょう。

回答1

0

ベストアンサー

ソース内容把握していませんが、パッとみるかぎり
generate_agents関数およびそれ以降がすべてAgentクラスのメソッドとなっているのが誤り、
すなわちgenerate_agents関数以降のインデントをひとつあげるべきかと思います。
(参考サイトのソースもそうなっています)

投稿2022/11/25 07:05

編集2022/11/25 07:10
can110

総合スコア36299

良いと思った回答にはグッドを送りましょう。
グッドが多くついた回答ほどページの上位に表示されるので、他の人が素晴らしい回答を見つけやすくなります。

下記のような回答は推奨されていません。

  • 間違っている回答
  • 質問の回答になっていない投稿
  • スパムや攻撃的な表現を用いた投稿

このような回答には修正を依頼しましょう。

回答へのコメント

SK_

2022/11/25 08:53 編集

早急なコメントありがとうございます. 頂いたアドバイスを試してみたところ投稿のエラーは解決できました. クラスについての理解が足りてないので勉強してみようと思います. 重ねてお礼を申し上げます. (見落としていました,お恥ずかしい限りです)

15分調べてもわからないことは
teratailで質問しよう!

ただいまの回答率
86.02%

質問をまとめることで
思考を整理して素早く解決

テンプレート機能で
簡単に質問をまとめる

質問する

関連した質問

同じタグがついた質問を見る

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。