SI模型，影响力传播模型，传染病模型，信息传播模型python代码

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import scipy.integrate as spi
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# N为需要传播的人群总数，这里可以修改为变化的函数哦
N = 10000
# β为传染率系数，也就是传染的概率，复杂网络中一般为固定的数值，社交网络或者其他网络中应该是变化的函数哦
beta = 0.25
# gamma为恢复率系数，也就是用户对于某个主题的接收概率，应该针对不同的用户兴趣进行相关的函数调整。
gamma = 0
# I_0为感染者的初始人数，可以设置为社区中用户的人数，多个社区可以进行同步传播
I_0 = 1
# S_0为易感者的初始人数
S_0 = N - I_0
# 感染者每天接触人数
P = 1
# T为传播时间
T = 150

# INI为初始状态下的数组
INI = （S_0I_0）


def funcSI（inivalue_）:
    Y = np.zeros（2）
    X =