【python】小学生都能学会的用python可视化模拟新冠疫情发展

【python】利用turtle库可视化模拟新冠疫情

关键词： python入门实践 少年编程教育 turtle 类与对象 新冠肺炎模拟

基础版：模拟新冠疫情爆发早期，新冠病毒刚开始出现

1. 面向对象：设计人的类应有的方法和属性
   • 属性：
     • 健康状态 status，分为健康和患病
     • 此时人们没有在意健康问题，都不戴口罩
   • 方法
     • __init__：定义对象的属性
     • move：人的随机运动
     • infect：健康人与患者距离小于50，则有50%的概率感染
2. 画布尺寸：设置人员位置，活动范围
3. 实现病毒的传播，即新冠肺炎可以由患者传染给健康的人

类的相关代码

如果对该程序兴趣，可以私聊我获取完整源码

# 相关类库的导入
import math
import random
import turtle
import time
import datetime

# 有关参数的定义
TOTAL_W = 500 #模拟场地总宽度
TOTAL_H = 400 #模拟场地总高度
DANGER_DIS = 50 #传染距离
RATE = 0.5  #传染率

class person(object):
    def __init__(self,status):
        self.turt = turtle.Turtle()
        self.turt.shape('circle')

        # 健康状态，1 为确诊 0 为健康
        self.status = status
        if self.status == 1:
            self.turt.color("red")
        else:
            self.turt.color("green")
        
        
        #随机定义该点的位置
        self.x = random.randint(-TOTAL_W*0.9,TOTAL_W*0.9)
        self.y = random.randint(-TOTAL_H*0.9,TOTAL_H*0.9)
        
        self.turt.penup()
        self.turt.goto(self.x,self.y)


    def move(self):
        dx = random.randint(-2, 2)
        dy = random.randint(-2, 2)
        if - TOTAL_W*0.9 < self.x + dx < TOTAL_W*0.9:
            self.x+=dx
        else:
            self.x-=dx
        if - TOTAL_W*0.9 < self.y + dy < TOTAL_W*0.9:
            self.y+=dx
        else:
            self.y-=dy
        #如果他们超出了边界就会往回走
        self.turt.penup()
        self.turt.goto(self.x, self.y)


    def infect(self,rate):
        x = random.randrange(0,100)
        # 根据传入的感染率的参数
        if x/100 < rate:
            self.status = 1 #此人被感染
            self.turt.color('red')
        
    def reset(self):
        self.turt.penup()
        self.turt.setpos(self.pos)

运行截图

基础版：绿色代表健康个体，红色为患病个体

进阶版：模拟新冠疫情爆发初期，民众防疫意识加强，开始佩戴口罩

1. 面向对象：为人的类person添加新的方法和属性

   • 属性：

     • 类属性total_num：实验总人数

     • 类属性infected_num：感染人数

     • 实例属性 status，表示该对象的健康状态，分为健康和患病

     • 实例属性 mask，表示该个体是否佩戴口罩，分为佩戴口罩和不佩戴口罩

       此时人们开始关注新冠疫情，部分人开始佩戴口罩。
       佩戴口罩可以有效降低感染率（以下数据为主观猜测，未经验证和校对）
       具体情况如下：

       患者是否佩戴口罩	健康人是否佩戴口罩	健康人的感染率
       佩戴	佩戴	1 %
       佩戴	不佩戴	15 %
       不佩戴	佩戴	30 %
       不佩戴	不佩戴	80 %

   • 方法

     • __init__：定义对象的属性
     • move：人的随机运动
     • infect：健康人与患者距离小于50，则有根据他们是否佩戴口罩，有不同的概率感染

2. turtle标题可以显示当前天数和感染人数

3. 引入天数的概念

类的相关代码

如果对该程序兴趣，可以私聊我获取完整源码

# 相关类库的导入
import math
import random
import turtle
import time
import datetime

# 有关参数的定义
TOTAL_W = 500 #模拟场地总宽度
TOTAL_H = 400 #模拟场地总高度
DANGER_DIS = 50 #传染距离


class person(object):
    #类属性
    infected_num = 0
    total_num = 0
    def __init__(self,status,mask):
       	person.total_num += 1
        self.turt = turtle.Turtle()
        
        # 是否带口罩，1圆形 为戴口罩/0方形 为不戴口罩，
        self.mask = mask
        if self.mask == 1:
           self.turt.shape('circle')
        elif self.mask == 0:
           self.turt.shape('square')
        
        # 健康状态，1 为确诊/0 为健康
        self.status = status
        if self.status == 1:
            self.turt.color("red")
            self.infected_day = 0
            person.infected_num += 1
        else:
            self.turt.color("green")
        
        
        #随机定义该点的位置
        self.x = random.randint(-TOTAL_W*0.9,TOTAL_W*0.9)
        self.y = random.randint(-TOTAL_H*0.9,TOTAL_H*0.9)
        
        self.turt.penup()
        self.turt.goto(self.x,self.y)


    def move(self):
        dx = random.randint(-2, 2)
        dy = random.randint(-2, 2)
        if - TOTAL_W*0.9 < self.x + dx < TOTAL_W*0.9:
            self.x+=dx
        else:
            self.x-=dx
        if - TOTAL_W*0.9 < self.y + dy < TOTAL_W*0.9:
            self.y+=dx
        else:
            self.y-=dy
        #如果他们超出了边界就会往回走
        self.turt.penup()
        self.turt.goto(self.x, self.y)


    def infect(self,rate):
        x = random.randrange(0,100)
        if x/100 < rate:
            self.status = 1 #此人被感染
            self.infected_day = 0 #有了感染天数，且变为0
            self.turt.color('red')
            person.infected_num+=1 #感染人数+1

    def day(self):
        if self.status == 1:
            self.infected_day += 1
        

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运行截图

进阶版：方块为未佩戴口罩的个体，红色为佩戴口罩的个体
窗口标题显示当前天数，感染人数，总人数

高阶版：模拟新冠疫情爆发中期，人们逐渐了解肺炎的相关性质（潜伏、死亡等）

1. 面向对象：引入潜伏期和患病天数的概念，引入死亡的概念

   • 属性：

     • 类属性total_num：实验总人数

     • 类属性infected_num：感染人数

     • 实例属性 status，表示该对象的健康状态，分为健康、潜伏、确诊

     • 实例属性 infected_day，表示患病天数，当患病天数大于4天后有一定概率由潜伏转变为确诊，大于7天有一定概率死亡

     • 实例属性 mask，表示该个体是否佩戴口罩，分为佩戴口罩和不佩戴口罩

       此时人们开始关注新冠疫情，部分人开始佩戴口罩。
       佩戴口罩可以有效降低感染率（以下数据为主观猜测，未经查证）
       具体情况如下：

       患者是否佩戴口罩	健康人是否佩戴口罩	健康人的感染率
       佩戴	佩戴	1 %
       佩戴	不佩戴	15 %
       不佩戴	佩戴	30 %
       不佩戴	不佩戴	80 %

   • 方法

     • __init__：定义对象的属性
     • move：人的随机运动，但是健康患者不会到隔离区，确诊患者只会在隔离区
     • infect：健康人与患者距离小于50，则有根据他们是否佩戴口罩，有不同的概率感染
     • day：如果这个人已患病，则调用这个函数其患病天数+1，当患病天数大于最短潜伏期后，一定概率转为确诊，大于最短死亡期后，一定概率死亡

2. turtle标题可以显示当前天数、感染人数、死亡人数、总人数

类的相关代码

如果对该程序兴趣，可以私聊我获取完整源码

# 相关类库的导入
import math
import random
import turtle
import time
import datetime


class person(object):
    #类属性
    infected_num = 0
    total_num = 0
    dead_num = 0
    def __init__(self,status,mask):
       	person.total_num += 1
        self.turt = turtle.Turtle()
        
        # 是否带口罩，1为戴口罩 圆形/0为不戴口罩 方形
        self.mask = mask
        if self.mask == 1:
           self.turt.shape('circle')
        elif self.mask == 0:
           self.turt.shape('square')
        
        # 健康状态，2 为确诊 红色/1 为潜伏 黄色/0 为健康 绿色 
        self.status = status
        if self.status == 2:
            self.infected_day = 0
            person.infected_num += 1
            self.turt.color("red")
        elif self.status == 1:
            self.infected_day = 0
            person.infected_num += 1
            self.turt.color("yellow")
        else:
            self.turt.color("green")
        
        
        #随机定义该点的位置
        self.x = random.randint(-TOTAL_W*0.9,TOTAL_W*0.9)
        self.y = random.randint(-TOTAL_H*0.9,TOTAL_H*0.9)
        
        self.turt.penup()
        self.turt.goto(self.x,self.y)


    def move(self):
        dx = random.randint(-2, 2)
        dy = random.randint(-2, 2)
        if - TOTAL_W*0.9 < self.x + dx < TOTAL_W*0.9:
            self.x+=dx
        else:
            self.x-=dx
        if - TOTAL_W*0.9 < self.y + dy < TOTAL_W*0.9:
            self.y+=dx
        else:
            self.y-=dy
        #如果他们超出了边界就会往回走
        self.turt.penup()
        self.turt.goto(self.x, self.y)


    def infect(self,rate):
        x = random.randrange(0,100)
        if x/100 < rate:
            self.status = 1 #此人的状态进入潜伏期
            self.infected_day = 0 #有了感染天数，且变为0
            self.turt.color('yellow')
            person.infected_num+=1

    def day(self):
        if self.status > 0:
            if self.infected_day >= 7:
                x = random.randrange(0,100)
                if x/100 < DEATH_Rate: #死亡率为5%
                    #确定死亡时返回某个值
                    return -1
        if self.status == 1:
            self.infected_day += 1
            if self.infected_day >= 4:
                x = random.randrange(0,100)
                if x/100 < Diagnose_Rate:
                    self.status = 2
                    self.turt.color('red')
        return 0


    def dead(self):
        # 死亡以后颜色变为灰色
        self.turt.color('gray')
        person.total_num -= 1
        person.dead_num += 1
        if self.status>0:
            person.infected_num -= 1
    
    def __del__(self):
        person.total_num -= 1
        if self.status>0:
            person.infected_num -= 1

运行截图：
高阶版：黄色为潜伏期个体，灰色为死亡个体，不会再移动
窗口标题显示当前天数，感染人数，总人数

程序运行演示

随着模拟程序的运行，图中的点会逐渐由绿色变红，最终图中的点全部变为灰色，并不再移动。表面中只是一个个小点，但却是现实生活中无数条在新冠疫情丧生的鲜活生命。远疫情早日结束

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思路启发：

• 治愈功能
• 免疫功能
• 隔离功能
• 新冠肺炎和年龄相关，是否加入年龄的属性
• 是否加入性别

注意问题：

• python的turtle库进行模拟，因为极其耗费CPU，计算量太多了，有些功能不好实现，看下面的例子

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【已经失败】最终版：模拟新冠疫情爆发后期，政府开始组织治疗、隔离

1. 面向对象：引入隔离状态和免疫

   • 属性：

     • 类属性total_num：实验总人数

     • 类属性infected_num：感染人数

     • 类属性dead_num：死亡人数

     • 类属性isolated_num：隔离人数

     • 实例属性 status，表示该对象的健康状态，分为健康、潜伏、确诊、免疫

       认为康复的人具备对新冠肺炎的抵抗力（仅为主观猜测，未查找相关资料求证）

     • 实例属性 infected_day，表示患病天数，当患病天数大于4天后有一定概率由潜伏转变为确诊，大于7天有一定概率死亡

     • 实例属性isolated，表示该对象是否被隔离，一旦确诊立刻送往隔离

     • 实例属性 mask，表示该个体是否佩戴口罩，分为佩戴口罩和不佩戴口罩

       此时人们开始关注新冠疫情，部分人开始佩戴口罩。
       佩戴口罩可以有效降低感染率（以下数据为主观猜测，未经验证和校对）
       具体情况如下：

       患者是否佩戴口罩	健康人是否佩戴口罩	健康人的感染率
       佩戴	佩戴	1 %
       佩戴	不佩戴	15 %
       不佩戴	佩戴	30 %
       不佩戴	不佩戴	80 %

   • 方法

     • __init__：定义对象的属性，但是起始状态健康的人不会出现在隔离区
     • move：人的随机运动，但是健康患者不会到隔离区，确诊患者只会在隔离区内
     • infect：健康人与患者距离小于50，则有根据他们是否佩戴口罩，有不同的概率感染
     • day：如果这个人已患病，则调用这个函数其患病天数+1，当患病天数大于最短潜伏期后，一定概率（诊断率）转为确诊，大于最短死亡期后，一定概率（死亡率）死亡
     • isolated：如果此人确诊，则立即送往隔离区域
     • heal：对隔离区患者进行治疗，如果治疗成功则变为免疫状态

2. 分配隔离区域为左上区域

3. 编程失败，隔离功能没法写，CPU效率不够，会直接卡死

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