import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math
import pandas as pd
from scipy.optimize import curve_fit
from scipy import log
#表示函式表示式
deflogistic_increase_function
(t,k,p0,r)
: p0 =
35 k =
1722
t0 =
0 exp_value=np.exp(r*
(t-t0)
)return
(k*exp_value*p0)
/(k+
(exp_value-1)
*p0)
#鍵入日期以及草履蟲數t=[
0,1,
2,3,
4,5,
6,7,
8]p=[
35,50,
120,
210,
650,
1230
,1620
,1710
,1760
]#建立向量型別
t=np.array(t)
p=np.array(p)
# 用最小二乘法估計擬合
popt, pcov = curve_fit(logistic_increase_function, t, p)
#獲取popt裡面是擬合係數
# print("k:環境容納量 p0:初始草履蟲數量 r:瞬時增長速率 t:時間")
'''生物知識補充：
k為環境容量，即增長到最後，p(t)能達到的極限。
p0為初始容量，就是t=0時刻的數量。
r為增長速率，r越大則增長越快，越快逼近k值，r越小增長越慢，越慢逼近k值。
'''print
(popt)
#擬合後**的p值
p_predict = logistic_increase_function(t,popt[0]
,popt[1]
,popt[2]
)#未來**
# future=[11,18,19,20 ,21, 22, 23, 24, 25, 26, 27,28,29,30,31,41,51,61,71,81,91,101]
# future=np.array(future)
# future_predict=logistic_increase_function(future,popt[0],popt[1],popt[2])
#近期情況**
# tomorrow=[28,29,30,32,33,35,37,40]
# tomorrow=np.array(tomorrow)
# tomorrow_predict = logistic_increase_function(tomorrow,popt[0],popt[1],popt[2])
#繪圖plot1 = plt.plot(t, p,
's',label=
"confimed infected people number"
)plot2 = plt.plot(t, p_predict,
'r',label=
'predict infected people number'
)# plot3 = plt.plot(tomorrow, tomorrow_predict, 's',label='predict infected people number')
plt.xlabel(
'time'
)plt.ylabel(
'confimed infected people number')
plt.legend(loc=0)
#指定legend的位置右下角
# print(logistic_increase_function(np.array(28),popt[0],popt[1],popt[2]))
# print(logistic_increase_function(np.array(29),popt[0],popt[1],popt[2]))
plt.show(
)#未來**繪圖
#plot2 = plt.plot(t, p_predict, 'r',label='polyfit values')
#plot3 = plt.plot(future, future_predict, 'r',label='polyfit values')
#plt.show()
print
("program done!"
)
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