[已解决]传入多个值报错

陈落轩

1. #导入模块
   
2. import numpy as np
   
3. import random
   
4. import math
   
5. import matplotlib.pyplot as plt
   
6. 
   
7. #使用蒙特卡洛方法模拟传染
   
8. def transmission(p):
   
9.     '''p: float, 传染率
   
10.        如果生成的随机数比p小，则被感染
    
11.        反之则不被感染'''
    
12.     if random.random() < p:
    
13.         return True
    
14.     else:
    
15.         return False
    
16. 
    
17. 
    
18. def SIS(N, infecteds, alpha_number, beta, gamma, tmin=0, tmax=100):
    
19.     '''
    
20.     N: 总人口数， int
    
21.     infetceds: 初始感染人数, int
    
22.     alpha_number: 传染人数，int, 每个人能接触到的人数
    
23.     beta: 感染率, float
    
24.     gamma: 恢复率, float
    
25.     tmin: 初始时间, int
    
26.     tmax: 最大时间步长, int
    
27.     '''
    
28.     # 初始状态所有人均为感染，用数组表示，为全零数组
    
29.     state = [0] * N  # 创建一个长度为N的全零数组
    
30. 
    
31.     # 随机从数组选infected个人，将他们的状态改为1
    
32.     for i in range(infecteds):  # 循环infecteds次
    
33.         index = random.randint(0, N - 1)  # 随机选择一个数组下标
    
34.         state[index] = 1  # 将该下标对应的元素设为1
    
35. 
    
36.     # 创建两个空列表，分别统计当前0和1的人数
    
37.     S_list = []  # 创建一个空列表，用于存储易感者的人数
    
38.     I_list = []  # 创建一个空列表，用于存储感染者的人数
    
39. 
    
40.     # 循环从tmin到tmax，每次增加1
    
41.     for t in range(tmin, tmax + 1):
    
42.         # 统计当前0和1的人数，并添加到对应的列表中
    
43.         S = state.count(0)  # 计算数组中0的个数，即易感者的人数
    
44.         I = state.count(1)  # 计算数组中1的个数，即感染者的人数
    
45.         S_list.append(S)  # 将S添加到S_list中
    
46.         I_list.append(I)  # 将I添加到I_list中
    
47. 
    
48.         # 对每个感染者进行操作
    
49.         for i in range(N):  # 循环遍历数组
    
50.             if state[i] == 1:  # 如果当前元素为1，即当前人为感染者
    
51.                 # 随机选择alpha_number个人接触，并判断是否传染或恢复
    
52.                 for j in range(alpha_number):  # 循环alpha_number次
    
53.                     k = random.randint(0, N - 1)  # 随机选择一个数组下标
    
54.                     if state[k] == 0 and transmission(beta):  # 如果该下标对应的元素为0，即易感者，并且以beta的概率返回True
    
55.                         state[k] = 1  # 将该元素设为1，即感染
    
56.                 if transmission(gamma):  # 如果以gamma的概率返回True
    
57.                     state[i] = 0  # 将当前元素设为0，即恢复
    
58. 
    
59.     return S_list, I_list  # 返回两个列表
    
60. 
    
61. 
    
62. def PlotAxes(ax, xlabel, ylabel, title, mode=False):
    
63.     '''
    
64.     Decorate the axes
    
65. 
    
66.     Parameters
    
67.     ----------
    
68.     ax : axes
    
69.         axes.
    
70.     xlabel : str
    
71.         set the xlabel.
    
72.     ylabel : str
    
73.         set the ylabel.
    
74.     title : str
    
75.         set the title.
    
76.     mode : bool, optional
    
77.         whether to show the legend. The default is False.
    
78. 
    
79.     Returns
    
80.     -------
    
81.     None.
    
82. 
    
83.     '''
    
84.     fontsize = 16
    
85.     font_label = {'family': "Arial", 'size': fontsize}
    
86. 
    
87.     n_legend = 12
    
88.     ax.set_xlabel(xlabel, fontdict=font_label)
    
89.     ax.set_ylabel(ylabel, fontdict=font_label)
    
90.     ax.set_title(title, loc='left', fontdict={'family': "Arial", 'size': fontsize})
    
91.     ax.tick_params(direction='out', which='both', length=4, width=1, pad=1, labelsize=n_legend)
    
92. 
    
93.     # ax.minorticks_on()
    
94.     if mode == True:
    
95.         ax.legend(loc='best', framealpha=0, fontsize=n_legend)
    
96. 
    
97. # 调用SIS函数，传入参数，得到两个列表
    
98. N = 1000 # 总人口数
    
99. beta = 0.3 # 感染率
    
100. gamma = 0.1 # 恢复率
     
101. tmin = 0 # 初始时间
     
102. tmax = 100 # 最大时间步长
     
103. S_list, I_list = SIS(N, beta, gamma, tmin, tmax, infecteds=10, alpha_number=5)
     
104. 
     
105. # 创建一个图形对象
     
106. fig = plt.figure()
     
107. # 添加一个子图，设置为3D模式
     
108. ax = fig.add_subplot(111)
     
109. # 调用PlotAxes函数，为子图添加标签、标题和图例
     
110. PlotAxes(ax, 'Time', 'Population', 'SIS model', mode=True)
     
111. # 生成一个时间序列，与两个列表对应
     
112. t = np.arange(tmin, tmax + 1)
     
113. # 在子图上绘制两条曲线，分别表示易感者和感染者的人数随时间的变化
     
114. ax.plot(t, S_list, label='Susceptible')
     
115. ax.plot(t, I_list, label='Infected')
     
116. # 显示图形
     
117. plt.show()

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最佳答案

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isdkz

2023-5-14 16:41:53

在调用SIS函数时，传入的参数顺序有误。应该按照函数定义的顺序传入参数。正确的调用方式如下：

S_list, I_list = SIS(N, infecteds=10, alpha_number=5, beta=0.3, gamma=0.1, tmin=0, tmax=100)

这样就可以避免传入多个值报错的问题了。

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isdkz

在调用SIS函数时，传入的参数顺序有误。应该按照函数定义的顺序传入参数。正确的调用方式如下：

S_list, I_list = SIS(N, infecteds=10, alpha_number=5, beta=0.3, gamma=0.1, tmin=0, tmax=100)

这样就可以避免传入多个值报错的问题了。

陈落轩

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\何嘉凯\Desktop\python\数据分析\基于个体的SIS建模.py", line 103, in <module>
    S_list, I_list = SIS(N, beta, gamma, tmin, tmax, infecteds=10, alpha_number=5)
                     ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
TypeError: SIS() got multiple values for argument 'infecteds'

陶远航

陈落轩 发表于 2023-5-14 16:42
Traceback (most recent call last):
  File "C:%users\何嘉凯\Desktop\python\数据分析\基于个体的SIS建 ...

这个错误提示表明 SIS() 函数接收到了多个相同的参数 "infecteds" 值。

为了修复这个错误，请确保：

在调用函数时删除额外的参数。
定义新的一组参数并在调用函数时使用。
在您的情况下，需要从 SIS() 函数调用中删除一个名为 "infecteds" 的参数。

sfqxx

请在调用SIS函数时按照函数定义的参数顺序传入所有必需的参数，并保持参数名称与定义时一致。例如：

1. S_list, I_list = SIS(N=1000, infecteds=10, alpha_number=5, beta=0.3, gamma=0.1, tmin=0, tmax=100)

复制代码

歌者文明清理员

这是一个基于 SIS（易感-感染-易感）模型的疾病传播模拟程序。其中，通过蒙特卡洛方法模拟传染，使用 SIS 函数可以得到在一定时间内易感者和感染者的数量列表，其余参数包括总人口数、传染率、恢复率、初始时间、最大时间步长、初始感染人数和每个人接触到的人数。程序还提供了 PlotAxes 函数，用于添加子图标签、标题和图例，并绘制易感者和感染者随时间的变化曲线。

陈落轩

谢谢各位大佬！

sfqxx

陈落轩 发表于 2023-5-14 16:49
谢谢各位大佬！

18975173112

学习了