基于Python的SEIR传播动力学模型实验中的随机网格与数据可视化实现
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简介：
本研究利用Python开发了SEIR模型，探讨了随机网格在疾病传播模拟中的应用，并实现了数据的动态可视化，为流行病学研究提供新视角。
SEIR传播动力学模型是一种流行病数学模型，它将人群分为四个状态：S（易感者），I（感染者），E（潜伏者）以及R（康复人群）。基于此模型，我们可以使用Python来生成ER随机网络，并在这些节点之间建立随机连接以模拟传染病的SEIR传播过程。实验可以按照以下两个步骤进行：
一、创建一个ER随机网络并绘制出该网络中节点度分布图和节点分布图。
二、编程实现SEIR传播动力学模型，选择其中一个节点作为初始感染源，在每个时间步长上统计处于S（易感）、E（暴露）、I（感染）以及R（康复）状态的节点数量，并将这些数据绘制成图表。
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