[武汉加油！] 2020年冠状病毒肺炎确诊数目预测（希望不会照这个趋势发展）

我尝试分别使用多项式函数和指数函数对历史数据进行拟合，并对预测结果进行比较：发现指数函数拟合得到的预测结果偏高，多项式拟合的结果较为合理。由于官方平台公布的数据也在实时更新，因此预测结果仅作参考！

数据来源：腾讯新型冠状肺炎病情实时跟踪

图片数据爬取日期：2020年1月29日 14点

下图是使用指数函数对历史数据进行拟合得到的后两天确诊数量预测结果：

下图是使用四次函数对历史数据进行拟合得到的后两天确诊数量预测结果：

下图是使用三次函数对历史数据进行拟合得到的后两天确诊数量预测结果：

源码：

from scipy.optimize import curve_fit
import urllib
import json
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import plotly.express as px
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn import linear_model
import scipy as sp
from scipy.stats import norm

def date_encode(date):
    # '01.24' -> 1 * 100 + 24 = 124
    d = date.split('.')
    month, day = int(d[0]), int(d[1])
    return 100 * month + day

def date_decode(date):
    # 124 -> '01.24'
    return '{}.{}'.format(str(date // 100), str(date % 100))
    
def sequence_analyse(data):
    date_list, confirm_list, dead_list, heal_list, suspect_list = [], [], [], [], []
    data.sort(key = lambda x: date_encode(x['date']))
    for day in data:
        date_list.append(date_encode(day['date']))
        confirm_list.append(int(day['confirm']))
        dead_list.append(int(day['dead']))
        heal_list.append(int(day['heal']))
        suspect_list.append(int(day['suspect']))
    return pd.DataFrame({
        'date': date_list, 
        'confirm': confirm_list, 
        'dead': dead_list,
        'heal': heal_list,
        'suspect': suspect_list
    })

def get_date_list(month):
    month_day = [31, 29, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31]
    ans = []
    for i in range(1, month_day[month - 1] + 1):
        if month == 1 and i < 13:
            continue
        ans.append(100 * month + i)
    return np.array(ans)


url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=wuwei_ww_cn_day_counts'
response = urllib.request.urlopen(url)
json_data = response.read().decode('utf-8').replace('\n','')
data = json.loads(json_data)
data = json.loads(data['data'])

df = sequence_analyse(data)
x, y = df['date'].values, df['confirm'].values
x_idx = list(np.arange(len(x)))

def func(x, a, b, c):
    return a * np.exp(b * x) + c

def f_3(x, A, B, C, D):  
    return A*x*x*x + B*x*x + C*x + D

def f_4(x, A, B, C, D, E):
    return A*x*x*x*x + B*x*x*x + C*x*x + D*x + E

plt.figure(figsize=(15,8))
plt.scatter(x, y, color='purple', marker='x', label="History data")
plt.plot(x, y, color='gray', label="History curve")
popt, pcov = curve_fit(func, x_idx, y)

test_x =  x_idx + [i + 2 for i in x_idx[-2:]]
label_x = np.array(test_x) + 113
test_y = [func(i, popt[0],popt[1],popt[2]) for i in test_x]
plt.plot(label_x, test_y, 'g--', label="Fitting curve")
plt.title("{:.4}·e^{:.4}+({:.4})".format(popt[0], popt[1], popt[2]), loc="center", pad=-40)
plt.scatter(label_x[-2:], test_y[-2:], marker='x', color="red", linewidth=7, label="Predicted data")
plt.xticks(label_x, [date_decode(i) for i in label_x])
plt.legend()

for a, b in zip(label_x, test_y):
    plt.text(a, b + 200, int(b), ha='center', va='bottom', fontsize=12)

（武汉加油！）