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トップPythonに関する質問SIRモデル　グラフへのプロットが上手くいかず困っています

編集履歴

質問編集履歴

3

文法の修正

2022/12/12 04:36

投稿

SK_
SK_

スコア8

title CHANGED
File without changes
body CHANGED
@@ -1,14 +1,12 @@
1
1
  ### 前提
2
2
 
3
3
  Pythonで通常のSIRモデルを拡張し，ネットワーク上のエージェントを対象としたモデルを作成しています.
4
- SIRダイナミクスの計算が上手くいきません
4
+ 結果のプロットが上手くいきません
5
5
 
6
6
  ### 実現したいこと
7
7
 
8
- - 初期感染者の決定
9
8
  - 各状態のリストの作成
10
9
  - グラフへの正しいプロット
11
- - 最終的にはコードの完成を目指しています
12
10
 
13
11
  ### 発生している問題・エラーメッセージ
14
12
 
@@ -108,17 +106,7 @@
108
106
  if num_i == 0:
109
107
  print('spreading finished')
110
108
  break
111
-
112
-
113
- plt.plot(max_iter,num_s, color=(0.2,0.2,0.2), linewidth=1.0, label='Susceptible')
114
- plt.plot(max_iter,num_i, color=(1.0,0,0.0), linewidth=1.0, label='Infective')
115
- plt.plot(max_iter,num_r, color=(0.0,1.0,0.0), linewidth=1.0, label='Removal')
116
109
 
117
- plt.xlim(0,100)
118
- plt.legend()
119
- plt.xlabel('t')
120
- plt.ylabel('count')
121
- plt.show()
122
110
  return num_s, num_i, num_r
123
111
 
124
112
 
@@ -136,6 +124,15 @@
136
124
 
137
125
  initialize_state(agents, num_initial_infected_agents)
138
126
  num_s, num_i, num_r = disease_spreading(agents, beta, gamma, max_iter)
127
+
128
+ plt.plot(max_iter, num_s, color=(0.2,0.2,0.2), linewidth=1.0, label='Susceptible')
129
+ plt.plot(max_iter, num_i, color=(1.0,0,0.0), linewidth=1.0, label='Infective')
130
+ plt.plot(max_iter, num_r, color=(0.0,1.0,0.0), linewidth=1.0, label='Removal')
131
+ plt.xlim(0,100)
132
+ plt.legend()
133
+ plt.xlabel('t')
134
+ plt.ylabel('count')
135
+ plt.show()
139
136
 
140
137
 
141
138
  if __name__=='__main__':
@@ -144,16 +141,7 @@
144
141
 
145
142
 
146
143
  ### 試したこと
144
+ ウェブサイトの検索
147
145
 
148
- - printを挟みデバッグ
149
- - スペルミスの確認
150
- - 参考サイトでの確認
151
-
152
- 自分のとしては def initialize_state の関数が間違っており，初期感染者の決定ができていないのでは，と考えています．
153
146
  ### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
154
-
155
- https://qiita.com/Keyskey/items/8e0d7a67b222a7866154
156
- 上記のウェブサイトを参考にしました．
157
- ゲーム理論を排除してSIRモデルとしての完成を目指しています．
158
-
159
147
  Python, Jupyter Notebook
Python

2

タイトルの変更

2022/12/11 07:44

投稿

SK_
SK_

スコア8

title CHANGED
@@ -1,1 +1,1 @@
1
- SIRモデル　各状態のリストの作成が上手くいかず困っています
1
+ SIRモデル　グラフへのプロットが上手くいかず困っています
body CHANGED
@@ -28,7 +28,6 @@
28
28
 
29
29
  class Agent:
30
30
  def __init__(self):
31
- state = ['S', 'I', 'R']
32
31
  self.state = 'S'
33
32
  self.neighbors_id = list()
34
33
 
Python

1

自分でデバッグした，結果エラーのありそうな範囲を絞りこめたので更新しました．

2022/12/09 08:23

投稿

SK_
SK_

スコア8

title CHANGED
@@ -1,1 +1,1 @@
1
- SIRモデル　エラーが出ない場合の不具合
1
+ SIRモデル　各状態のリストの作成が上手くいかず困っています
body CHANGED
@@ -5,29 +5,34 @@
5
5
 
6
6
  ### 実現したいこと
7
7
 
8
+ - 初期感染者の決定
9
+ - 各状態のリストの作成
8
- - 不足している箇所またはコード上の不備の解明
10
+ - グラフへの正しいプロット
9
11
  - 最終的にはコードの完成を目指しています
10
12
 
11
13
  ### 発生している問題・エラーメッセージ
12
14
 
13
- ![イメージ説明](https://ddjkaamml8q8x.cloudfront.net/questions/2022-12-06/f46c59fe-1671-47c9-b920-cb757eb8c58d.png)
15
+ ![イメージ説明](https://ddjkaamml8q8x.cloudfront.net/questions/2022-12-09/ab710b94-b9e0-4adb-a0d6-bf61dd228869.png)
14
16
 
17
+ 空のグラフがプロットされてしまいます
15
- 画像のように，コード自体の不備はなく意味のない計算が繰り返されてしまいます．
18
+ 状態のリストが作成されていないのでプロットされないと思っています
16
19
 
17
- ### 該当のソースコード①
20
+ ### 該当のソースコード
18
21
 
19
- ```society.py
22
+ ```python
20
23
  import networkx as nx
24
+ import random as rnd
25
+ import numpy as np
26
+ import matplotlib.pyplot as plt
21
27
 
28
+
22
29
  class Agent:
23
- """
24
- state = ['S', 'I', 'R']
25
- """
26
30
  def __init__(self):
31
+ state = ['S', 'I', 'R']
27
32
  self.state = 'S'
28
33
  self.neighbors_id = list()
29
34
 
30
-
35
+
31
36
  def generate_agents(num_agent, average_degree):
32
37
  """
33
38
  ネットワークの作成とエージェントのリスト作成
@@ -38,56 +43,52 @@
38
43
  for agent_id, agent in enumerate(agents):
39
44
  agent.nebghbors_id = list(network[agent_id])
40
45
  return agents
41
-
42
-
46
+
47
+
43
- def count_state_fraction(agents):
48
+ def count_state_num(agents):
44
49
  """
45
- 　　各状態のエージェントの割合
50
+ 各状態のエージェントの数
46
51
  """
47
- fs = len([agent for agent in agents if agent.state == 'S'])/len(agents)
52
+ num_s = len([agent for agent in agents if agent.state == 'S'])
48
- fi = len([agent for agent in agents if agent.state == 'I'])/len(agents)
49
- fr = 1 - fs -fi
50
- return fs, fi, fr
51
-
52
-
53
- def count_num_i(agents):
54
- """
55
- 感染状態のエージェントの数
56
- """
57
53
  num_i = len([agent for agent in agents if agent.state == 'I'])
58
- return num_i
54
+ num_r = len([agent for agent in agents if agent.state == 'R'])
59
- ```
60
55
 
61
- ### 該当のソースコード②
56
+ return num_s, num_i, num_r
62
57
 
63
- ```epidemics.py
64
- import random as rnd
65
- import society
66
58
 
59
+ """
60
+ 1. 自分はまだ健康(S状態)　→ 隣人の中に感染者(I状態)がいたら、感染者数に比例する確率で自分も感染してI状態に遷移。
61
+ 感染者一人との接触による感染確率はβという値で設定。
62
+ 2. 自分は既に感染していて回復待ち → 回復確率(gamma)に応じて病気から回復(R状態へ)
63
+ 3. 自分は既に病気にかかった上で免疫を獲得している(R状態) → 何も起こらない。
64
+ """
65
+
66
+
67
- def initialize_state(agents, num_initial_infected_agents=1):
67
+ def initialize_state(agents, num_initial_infected_agents):
68
68
  """
69
69
  初期保有者をランダムに決定
70
70
  """
71
+ possibility_id = [agent_id for agent_id, agent in enumerate(agents) if agent.state == 'S']
71
- initial_infected_agent_id = rnd.sample(k = num_initial_infected_agent)
72
+ initial_infected_agent_id = rnd.sample(possibility_id, k = num_initial_infected_agents)
72
73
 
73
- for i, agent in enumurate(agents):
74
+ for i, agent in enumerate(agents):
74
75
  if i in initial_infected_agent_id:
75
76
  agent.state = 'I'
76
77
  else:
77
78
  agent.state = 'S'
78
-
79
79
 
80
- def disease_spreading(agents, beta, gammma):
80
+ def disease_spreading(agents, beta, gammma, max_iter):
81
81
  """
82
82
  SIRダイナミクスの計算("I"状態のエージェントがいなくなるまで)
83
83
  """
84
- for t in range(1, 100):
84
+ for t in range(1, max_iter):
85
85
  state_changeable_agents = [agent for agent in agents if agent.state in ['S', 'I']]
86
86
  next_states = ['S' for i in range(len(state_changeable_agents))]
87
87
 
88
88
  for i, agent in enumerate(state_changeable_agents):
89
89
  if agent.state == 'S':
90
+ num_infected_neighbors = len([agents[agent_id]
90
- num_infected_neighbors = len([agents[agent_id] for agent_id in agent.neighbors_id if agents[agent_id].state == 'I'])
91
+ for agent_id in agent.neighbors_id if agents[agent_id].state == 'I'])
91
92
  if rnd.random() <= beta*num_infected_neighbors:
92
93
  next_states[i] = 'I'
93
94
  else:
@@ -103,52 +104,40 @@
103
104
  for agent, next_state in zip(state_changeable_agents, next_states):
104
105
  agent.state = next_state
105
106
 
106
- fs, fi, fr = society.count_state_fraction(agents)
107
+ num_s, num_i, num_r = count_state_num(agents)
107
- num_i = society.count_num_i(state_changeable_agents)
108
- print(f'time:{time}, Fs:{fs:2f}, Fi:{fi:2f}, Fr:{fr:.2f}')
109
108
 
110
109
  if num_i == 0:
111
110
  print('spreading finished')
112
111
  break
112
+
113
+
114
+ plt.plot(max_iter,num_s, color=(0.2,0.2,0.2), linewidth=1.0, label='Susceptible')
113
- return fs, fi, fr
115
+ plt.plot(max_iter,num_i, color=(1.0,0,0.0), linewidth=1.0, label='Infective')
114
- ```
116
+ plt.plot(max_iter,num_r, color=(0.0,1.0,0.0), linewidth=1.0, label='Removal')
115
117
 
118
+ plt.xlim(0,100)
119
+ plt.legend()
120
+ plt.xlabel('t')
121
+ plt.ylabel('count')
122
+ plt.show()
123
+ return num_s, num_i, num_r
116
124
 
117
- ### 該当のソースコード③
118
125
 
119
- ```main.py
120
- import numpy as np
121
- import pandas as pd
122
- import random as rnd
123
- import society
124
- import epidemics
125
-
126
126
  def main():
127
-
128
- ### Calcualtion setting ###
127
+ """
128
+ メイン処理
129
+ """
129
- num_agent = 81306 # エージェントの総数
130
+ num_agent = 81306 # エージェントの総数
130
- average_degree = 43 # 平均次数
131
+ average_degree = 43 # 平均次数
132
+ max_iter = 100 # 時間の上限
131
133
  beta = 0.05 # 感染率
132
134
  gamma = 0.6 # 回復率
133
- max_season = 100
134
- num_initial_infected_agents = 1
135
+ num_initial_infected_agents = 1 # 初期感染者数
136
+ agents = generate_agents(num_agent, average_degree)
135
137
 
136
- agents = society.generate_agents(num_agent, average_degree)
138
+ initialize_state(agents, num_initial_infected_agents)
137
- result = pd.DataFrame({'FES':[]})
138
- fes_hist = []
139
-
140
- for season in range(1, max_season+1):
141
- fs, fi, fr = epidemics.disease_spreading(agents, beta, gamma)
139
+ num_s, num_i, num_r = disease_spreading(agents, beta, gamma, max_iter)
142
- fes_hist.append(fr)
143
- fes_eq = fr
144
-
145
- new_result = pd.DataFrame([fes_eq], columns = ['FES'])
146
- result = result.append(new_result)
147
- print(f'Season finished with FES: {fes_eq:.2f}')
148
-
149
- result.to_csv(f'result.csv')
150
140
 
151
-
152
141
 
153
142
  if __name__=='__main__':
154
143
  main()
@@ -157,8 +146,11 @@
157
146
 
158
147
  ### 試したこと
159
148
 
149
+ - printを挟みデバッグ
150
+ - スペルミスの確認
160
- ループの位置など処理の順番の確認はしましたが，自分では原因が分かりません
151
+ - 参考サイトでの確認
161
152
 
153
+ 自分のとしては def initialize_state の関数が間違っており，初期感染者の決定ができていないのでは，と考えています．
162
154
  ### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
163
155
 
164
156
  https://qiita.com/Keyskey/items/8e0d7a67b222a7866154
Python