Страшный вирус из Китая ежедневно наращивает свои позиции. Давайте побудем немного британскими учеными и попытаемся спрогнозировать Судный День, когда вся планета будет заражена.
Нам понадобятся библиотеки:
- pandas – для загрузки данных
- matplotlib – для построения графика
- scipy – для построения предсказания
- numpy – для работы с массивами
Установите их, если они еще не установлены, набрав в терминале:
pip install pandas matplotlib scipy numpy
Подключим модули:
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.optimize import curve_fit from datetime import timedelta
Я собрал данные по заболевшим в последние дни в CSV файл и закачал его на свой сайт по адресу: https://tirinox.ru/wp-content/uploads/2020/01/corona.csv
Pandas умеет читать данные прямо из интернета по URL:
df = pd.read_csv('https://tirinox.ru/wp-content/uploads/2020/01/corona.csv', parse_dates=['day'])
print(df.head())
""" Вывод:
day infected dead
0 2020-01-20 278 4
1 2020-01-21 326 6
2 2020-01-22 547 8
3 2020-01-23 639 14
4 2020-01-24 916 25
"""
Мы будем экстраполировать (то есть предсказывать) количество заболевших на будущие дни с учетом текущей динамики. Но какой функцией нам воспользоваться, чтобы она максимально точно вписалась в данные о заболевших? Построим ка график:
df.plot(kind='bar', x='day', y=['infected', 'dead']) plt.show()
Очевидно, что прирост с каждым днем все больше и больше. Явно нелинейная зависимость! Это и понятно. Представим, что 1 человек в среднем заражает двоих. Те двое, каждый заразив еще 2, добавят 4 новых человека. А те 4 заразят 8. Затем 16, 32, 64. К этому нужно не забыть добавить уже больных.
Такой закон называется экспоненциальным. Опишем экспоненциальную функцию в параметрическом виде. Параметры a, b, c еще предстоит подобрать, чтобы максимально точно удовлетворить существующим данным:
def fit_func_exp(x, a, b, c):
return a * np.exp(c * x) + b
Теперь вычислим оптимальные параметры, обеспечивающие наименьшую ошибку:
# зависимая переменная - ее будем предсказывать infected = df['infected'] # дни - преобразуем их в целые числа от 0 до максимального days = range(len(df['day'])) # у нас 3 параметра в функции: a, b, c – начальное приближение - единицы p0 = np.ones(3) # впишем кривую в наши данные (a, b, c), _ = curve_fit(fit_func_exp, days, infected, p0=p0)
Теперь, зная параметры, рассчитаем функцию, скажем, до 60 дней с момента начала эпидемии:
# предскажем динамику вируса на 60 дней (начало соответствует 20 января) MAX_DAY = 60 x_days = np.linspace(0, MAX_DAY - 1, MAX_DAY) y_infect = fit_func_exp(x_days, a, b, c)
Построим график и убедимся, что он хорошо описывает экспериментальные данные:
plt.xlabel('Дни')
plt.ylabel('Больные')
# график в log шкале
plt.yscale('log')
# это данные текущей статистики - нарисуем их синими точками
plt.scatter(days, infected, marker='D', label='Реальные')
# это красная линия – предсказание (первые 22 дня)
plt.plot(x_days[:22], y_infect[:22], 'r', label='Предсказание')
plt.legend()
plt.show()
Вот, что у нас получится:
Ого! Рост поражает: сотни, тысячи, десятки тысяч! Узнаем, на какой день число зараженных людей достигнет населения всей Земли:
# население Земли
EARTH_POPULATION = 7_530_000_000
# найдем номер дня, когда количество зараженных достигнет популяции Земли
doom_index = np.argmax(y_infect >= EARTH_POPULATION)
doom_day = x_days[doom_index]
# вычислим дату
day0 = df['day'][0]
doom_date = day0 + timedelta(days=int(doom_day))
# дата конца!
print(f'Doom date: {doom_date:%d.%m.%Y}')
Doom date: 13.03.2020
13 марта…
Полный код загрузил в gist.
UPD: добавил табличку:
+------------+------------------+----------------+
| Дата | Число заболевших | Число погибших |
+------------+------------------+----------------+
| 20.01.2020 | 54 | 7 |
| 21.01.2020 | 239 | 9 |
| 22.01.2020 | 492 | 11 |
| 23.01.2020 | 839 | 15 |
| 24.01.2020 | 1314 | 21 |
| 25.01.2020 | 1963 | 30 |
| 26.01.2020 | 2853 | 45 |
| 27.01.2020 | 4072 | 68 |
| 28.01.2020 | 5740 | 104 |
| 29.01.2020 | 8024 | 161 |
| 30.01.2020 | 11150 | 252 |
| 31.01.2020 | 15431 | 394 |
| 01.02.2020 | 21293 | 618 |
| 02.02.2020 | 29317 | 971 |
| 03.02.2020 | 40304 | 1528 |
| 04.02.2020 | 55347 | 2405 |
| 05.02.2020 | 75942 | 3787 |
| 06.02.2020 | 104139 | 5965 |
| 07.02.2020 | 142745 | 9398 |
| 08.02.2020 | 195601 | 14807 |
| 09.02.2020 | 267968 | 23331 |
| 10.02.2020 | 367047 | 36763 |
| 11.02.2020 | 502698 | 57930 |
| 12.02.2020 | 688423 | 91288 |
| 13.02.2020 | 942703 | 143854 |
| 14.02.2020 | 1290844 | 226690 |
| 15.02.2020 | 1767494 | 357228 |
| 16.02.2020 | 2420088 | 562938 |
| 17.02.2020 | 3313572 | 887108 |
| 18.02.2020 | 4536865 | 1397953 |
| 19.02.2020 | 6211706 | 2202971 |
| 20.02.2020 | 8504777 | 3471566 |
| 21.02.2020 | 11644280 | 5470689 |
| 22.02.2020 | 15942657 | 8621023 |
| 23.02.2020 | 21827679 | 13585498 |
| 24.02.2020 | 29885019 | 21408803 |
| 25.02.2020 | 40916535 | 33737214 |
| 26.02.2020 | 56020077 | 53165030 |
| 27.02.2020 | 76698735 | 83780495 |
| 28.02.2020 | 105010434 | 132026095 |
| 29.02.2020 | 143772730 | 208054274 |
| 01.03.2020 | 196843216 | 327863828 |
| 02.03.2020 | 269503423 | 516666580 |
| 03.03.2020 | 368984436 | 814192761 |
| 04.03.2020 | 505186524 | 1283051543 |
| 05.03.2020 | 691664408 | 2021906043 |
| 06.03.2020 | 946976216 | 3186235247 |
| 07.03.2020 | 1296530371 | 5021051835 |
| 08.03.2020 | 1775114218 | 7912460814 |
| 09.03.2020 | 2430356032 | 12468908548 |
| 10.03.2020 | 3327464945 | 19649219634 |
| 11.03.2020 | 4555720506 | 30964364746 |
| 12.03.2020 | 6237357709 | 48795417935 |
| 13.03.2020 | 8539731720 | 76894611953 |
| 14.03.2020 | 11691972927 | 121174929895 |
| 15.03.2020 | 16007789810 | 190954388899 |
| 16.03.2020 | 21916688952 | 300916853606 |
| 17.03.2020 | 30006719188 | 474201998218 |
| 18.03.2020 | 41082993743 | 747274645537 |
| 19.03.2020 | 56247814448 | 1177598150075 |
+------------+------------------+----------------+Предостережение
Данные расчеты чисто теоретические. Как будет в реальности, мне неизвестно. Но я уверен, что власти Китая и других стран справятся с эпидемией быстрее, чем она поразит весь мир.
Узнавать оперативно о статистике вируса можно через телеграм бот @NovelCoronaVirusBot.
Желаю вам здоровья и не подхватить даже обычной простуды! Меньше бывайте в людных местах, часто мойте руки с мылом, носите маски, при любых симптомах обращайтесь к врачу!
Если заболели, не пытайтесь скрыть болезнь, сбив температуру!
Специально для канала @pyway. Подписывайтесь на мой канал в Телеграм @pyway 👈