Skip to main content

一种传染病建模工具。

项目描述

表位

最新发布的 康达 下载 语言等级:Python 警报总数 代码行 开放式问题 构建状态

一种比以往更快地创建和测试分区流行病学模型的工具,用于传染病的数学建模。来自https://github.com/henrifroese/infectious_disease_modelling的想法。


外延社会形象

DOI 信息

在您的研究中使用 Epispot 的 DOI!:fireworks: 引用:
DOI

q9i 和 QLabs。(2021 年 4 月 2 日)。epispot/epispot:(版本 2.1.0)。泽诺多。http://doi.org/10.5281/zenodo.4624423

当前构建状态

工作流程 地位
build.yml GitHub 工作流状态
coverage.yml GitHub 工作流状态
python-publish.yml 最新发布的
codeql-analysis.yml GitHub 在 repo 中发布自定义搜索

安装

Epispot 可以通过 pip 或 Anaconda 安装。如果使用 pip,请安装:

pip install epispot

对于 Anaconda,通过 conda-forge 安装为:

conda config --add channels conda-forge
conda install -c conda-forge epispot

作为速记,使用import epispot as epi.

您还可以epispot-nightly从 pip 安装软件包:

pip install epispot-nightly

您可以像导入它一样导入它import epispot as epi。两个包不能同时使用。

入门

tests/tutorials从(参见GitHub 存储库)中的教程开始。接下来,查看https://epispot.github.io/epispot上的文档。您可能还会发现查看tests/examples文件夹中的示例很有帮助。

发行说明

有关更多信息,请参阅GitHub 存储库。

特征

  • 基于 SIR 的模型

    • 易受影响的
    • 已感染
    • 恢复
    • 裸露
    • 死的
    • 批判的
    • 住院
  • 自定义的隔间模型

    • Model使用类创建自定义模型
  • 绘图功能

    • 绘制.csv文件中的真实数据
    • 以交互方式绘制模型预测
    • 比较不同的模型预测

关于文档的说明

可以从函数、类和文件文档字符串轻松访问文档。Docstrings 提供了关于某个函数的附加文档。它们可以通过内置的 Pythonhelp()命令访问。这些字符串以 Github 风格的降价格式进行格式化。此外,所有文件都有一个“结构”标签。


学分

Epispot 包由以下贡献者支持:

项目详情


下载文件

下载适用于您平台的文件。如果您不确定要选择哪个,请了解有关安装包的更多信息。

源分布

epispot-2.1.1.tar.gz (17.2 kB 查看哈希)

已上传 source

内置分布

epispot-2.1.1-py3-none-any.whl (28.9 kB 查看哈希

已上传 py3