python实现SIR传播模型（动图）

多年前研究PDE的时候接触到了SIR传播模型，此次疫情德国某位教授预测也使用了SIR模型。

SIR模型是传染病模型中最经典的模型，其中S表示易感者，I表示感染者，R表示移出者。模型中把传染病流行范围内的人群分成三类：S类，易感者（Susceptible），指未得病者，但缺乏免疫能力，与感病者接触后容易受到感染；I类，感病者（Infective），指染上传染病的人，它可以传播给S类成员；R类，移出者（Removal），指被隔离，或因病愈而具有免疫力的人.

SIR模型实际上是个比较理想，简单和粗糙的传染病传播模型，比较依赖前提条件和假设。对于实际传播，并不能起到预测作用，参考意义也不大，对于学术研究有一定价值。

github上有一个项目演示了利用SIR模型模拟欧洲病毒爆发后的传播图（点击图片播放）

只需修改源码中的人口密度地图，和传播源坐标和传播系数，即可应用在别的场景。

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