Q&A
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
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2022/11/25 08:53 編集