File:Suomen koronavirusepidemian 1 aallon skewnorm kayra 1.svg
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Summary
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| Description |
Suomi: Suomen koronavirusepidemian ensimmäinen aalto, vino normaalijakauma jaettuna kahdella
English: First wave of Covid-19 pandemic in Finland, skew normal distribution of cases against time |
| Date | |
| Source | Own work |
| Author | Merikanto |
This image is basede net github covid-19 aggrehared data
Python script processing , matplotlib plotting
Python 3 code
-
- covid-19 finland python 3 script
-
- case data
- fitted to skew normal distribution, new cases against time
-
-
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import locale
from datetime import datetime, timedelta
from statsmodels.nonparametric.kernel_regression import KernelReg
from scipy.signal import savgol_filter
paivaluku=0
peak_rate=1
dates1=None
cases1=np.array(0)
dailycases1=np.array(0)
def smooth(x,window_len=11,window='hanning'):
if x.ndim != 1:
raise (ValueError, "smooth only accepts 1 dimension arrays.")
if x.size < window_len:
raise (ValueError, "Input vector needs to be bigger than window size.")
if window_len<3:
return (x)
if not window in ['flat', 'hanning', 'hamming', 'bartlett', 'blackman']:
raise (ValueError, "Window is on of 'flat', 'hanning', 'hamming', 'bartlett', 'blackman'")
s=np.r_[x[window_len-1:0:-1],x,x[-2:-window_len-1:-1]]
if window == 'flat':
w=np.ones(window_len,'d')
else:
w=eval('np.'+window+'(window_len)')
y=np.convolve(w/w.sum(),s,mode='valid')
return y
- load data
def load_covid_19_data_for_file():
global dates1
global cases1
global dailycases1
global paivaluku
global peak_rate
df = pd.read_csv(r'kovadata3.csv', delimiter=';')
ystring=df['Confirmed']
dates0=df['Date']
cases00=np.array(ystring)
cases1=cases00.astype(int)
locale.setlocale(locale.LC_TIME, "fi_FI")
dates1 = [datetime.strptime(d,'%Y-%m-%d').date() for d in dates0]
c0=np.array(ystring)
c=c0.astype(int)
len1=len(c)
paivaluku=len1
y0= [0] * len1
indeksi= [0] * len1
for n in range(1,(len1-1)):
y0[n]=c[n]-c[n-1]
indeksi[n]=n
peak_rate=max(y0)
print (peak_rate)
y1=np.array(y0)
y=y1.astype(int)
dailycases1=y
## generate incidence date
s1 = list();
for m in range(1,(len1-1)):
idx=indeksi[m]
yy=y0[m]
for n in range(1,yy):
s1.append(idx)
x = np.arange(0,len1,1)
data0=np.array(s1)
samples=data0.astype(int)
return(data0)
- main program
data=load_covid_19_data_for_file()
lena1=len(data)
- estimate parameters from sample
ae, loce, scalee = stats.skewnorm.fit(data)
x=np.linspace(0,paivaluku, paivaluku)
p = stats.skewnorm.pdf(x,ae, loce, scalee)
- kr = KernelReg(dailycases1,x,'c')
- y_pred, y_std = kr.fit(x)
y_pred = savgol_filter(dailycases1, 15, 3)
len1=len(dailycases1)
as1 = list();
for m in range(1,(len1-1)):
idx=x[m]
yy=y_pred[m].astype(int)
for n in range(1,yy):
as1.append(idx)
data00=np.array(as1)
data20=data00.astype(int)
af, locf, scalef = stats.skewnorm.fit(data20)
pf = stats.skewnorm.pdf(x,af, locf, scalef)
maxp=max(p)
p2=p/maxp
p3=p2*peak_rate
p4=p3/2
maxpf=max(pf)
p2f=pf/maxpf
p3f=p2f*peak_rate
p4f=p3f/2
- s1=smooth(dailycases1)
- le1=len(s1)
- x1=np.linspace(0,le1,le1)
- a1, loc1, scale1 = stats.skewnorm.fit(x1)
print (ae)
print (loce)
print (scalee)
plt.title("Koronan kevään 2020 aalto Suomessa", size=18)
plt.legend(fontsize=14)
plt.xlabel("Kuukausi", fontsize=16)
plt.ylabel("Koronatapauksia", fontsize=16)
plt.xticks(fontsize=15)
plt.yticks(fontsize=15)
plt.plot(dates1,dailycases1,linewidth=1, label="Päivittäiset koronatapaukset")
- plt.plot(dates1,p4,'r--',linewidth=1.5, label="Teoreettinen käyrä: \n vino normaalijakauma\n jaettuna kahdella")
plt.plot(dates1,y_pred,'g--',linewidth=2, label="15 päivän keskiarvo")
plt.plot(dates1,p4f,'r--',linewidth=1.5, label="15 päivän keskiarvo ja vino normaalijakauma")
- plt.plot(x,dailycases1,linewidth=2, label="Päivittäiset koronatapaukset")
- plt.plot(x,p4,'r--',linewidth=1.5, label="Teoreettinen käyrä: \n vino normaalijakauma\n jaettuna kahdella")
- plt.plot(x,y_pred,'g--',linewidth=1, label="15 päivän Savizky-Golay")
- plt.plot(x,p4f,'r--',linewidth=1.5, label="15 päivän Savizky-Golay ja vino normaalijakauma")
plt.legend()
plt.show()
Data
KK;Date;Confirmed;Recovered;Deaths
6641;2020-02-26;2;1;0
6829;2020-02-27;2;1;0
7017;2020-02-28;2;1;0
7205;2020-02-29;3;1;0
7393;2020-03-01;6;1;0
7581;2020-03-02;6;1;0
7769;2020-03-03;6;1;0
7957;2020-03-04;6;1;0
8145;2020-03-05;12;1;0
8333;2020-03-06;15;1;0
8521;2020-03-07;15;1;0
8709;2020-03-08;23;1;0
8897;2020-03-09;30;1;0
9085;2020-03-10;40;1;0
9273;2020-03-11;59;1;0
9461;2020-03-12;59;1;0
9649;2020-03-13;155;1;0
9837;2020-03-14;225;1;0
10025;2020-03-15;244;10;0
10213;2020-03-16;277;10;0
10401;2020-03-17;321;10;0
10589;2020-03-18;336;10;0
10777;2020-03-19;400;10;0
10965;2020-03-20;450;10;0
11153;2020-03-21;523;10;1
11341;2020-03-22;626;10;1
11529;2020-03-23;700;10;1
11717;2020-03-24;792;10;1
11905;2020-03-25;880;10;3
12093;2020-03-26;958;10;5
12281;2020-03-27;1041;10;7
12469;2020-03-28;1167;10;9
12657;2020-03-29;1240;10;11
12845;2020-03-30;1352;10;13
13033;2020-03-31;1418;10;17
13221;2020-04-01;1446;10;17
13409;2020-04-02;1518;300;19
13597;2020-04-03;1615;300;20
13785;2020-04-04;1882;300;25
13973;2020-04-05;1927;300;28
14161;2020-04-06;2176;300;27
14349;2020-04-07;2308;300;34
14537;2020-04-08;2487;300;40
14725;2020-04-09;2605;300;42
14913;2020-04-10;2769;300;48
15101;2020-04-11;2905;300;49
15289;2020-04-12;2974;300;56
15477;2020-04-13;3064;300;59
15665;2020-04-14;3161;300;64
15853;2020-04-15;3237;300;72
16041;2020-04-16;3369;1700;75
16229;2020-04-17;3489;1700;82
16417;2020-04-18;3681;1700;90
16605;2020-04-19;3783;1700;94
16793;2020-04-20;3868;2000;98
16981;2020-04-21;4014;2000;141
17169;2020-04-22;4129;2000;149
17357;2020-04-23;4284;2000;172
17545;2020-04-24;4395;2500;177
17733;2020-04-25;4475;2500;186
17921;2020-04-26;4576;2500;190
18109;2020-04-27;4695;2500;193
18297;2020-04-28;4740;2800;199
18485;2020-04-29;4906;2800;206
18673;2020-04-30;4995;3000;211
18861;2020-05-01;5051;3000;218
19049;2020-05-02;5176;3000;220
19237;2020-05-03;5254;3000;230
19425;2020-05-04;5327;3500;240
19613;2020-05-05;5412;3500;246
19801;2020-05-06;5573;3500;252
19989;2020-05-07;5673;3500;255
20177;2020-05-08;5738;4000;260
20365;2020-05-09;5880;4000;265
20553;2020-05-10;5962;4000;267
20741;2020-05-11;5984;4000;271
20929;2020-05-12;6003;4300;275
21117;2020-05-13;6054;4300;284
21305;2020-05-14;6145;4300;287
21493;2020-05-15;6228;5000;293
21681;2020-05-16;6286;5000;297
21869;2020-05-17;6347;5000;298
22057;2020-05-18;6380;5000;300
22245;2020-05-19;6399;5000;301
22433;2020-05-20;6443;4800;304
22621;2020-05-21;6493;4800;306
22809;2020-05-22;6537;4800;306
22997;2020-05-23;6568;4800;306
23185;2020-05-24;6579;4800;307
23373;2020-05-25;6599;5100;308
23561;2020-05-26;6628;5100;312
23749;2020-05-27;6692;5100;313
23937;2020-05-28;6743;5500;313
24125;2020-05-29;6776;5500;314
24313;2020-05-30;6826;5500;316
24501;2020-05-31;6859;5500;320
24689;2020-06-01;6885;5500;318
24877;2020-06-02;6887;5500;320
25065;2020-06-03;6911;5500;321
25253;2020-06-04;6911;5800;322
25441;2020-06-05;6941;5800;322
25629;2020-06-06;6964;5800;322
25817;2020-06-07;6981;5800;323
26005;2020-06-08;7001;5800;323
26193;2020-06-09;7025;5800;324
26381;2020-06-10;7040;5800;324
26569;2020-06-11;7064;6200;325
26757;2020-06-12;7073;6200;325
26945;2020-06-13;7087;6200;325
27133;2020-06-14;7104;6200;326
27321;2020-06-15;7108;6200;326
27509;2020-06-16;7112;6200;326
27697;2020-06-17;7117;6200;326
27885;2020-06-18;7119;6200;326
28073;2020-06-19;7133;6200;326
28261;2020-06-20;7142;6200;326
28449;2020-06-21;7143;6200;326
28637;2020-06-22;7144;6400;327
28825;2020-06-23;7155;6400;327
29013;2020-06-24;7167;6600;327
29201;2020-06-25;7172;6600;327
29389;2020-06-26;7191;6600;328
29577;2020-06-27;7198;6600;328
29765;2020-06-28;7198;6600;328
29953;2020-06-29;7209;6600;328
30141;2020-06-30;7214;6600;328
30329;2020-07-01;7236;6700;328
30517;2020-07-02;7241;6700;328
30705;2020-07-03;7242;6700;329
30893;2020-07-04;7248;6700;329
31081;2020-07-05;7253;6700;329
31269;2020-07-06;7257;6700;329
31457;2020-07-07;7262;6700;329
31645;2020-07-08;7265;6800;329
31833;2020-07-09;7273;6800;329
32021;2020-07-10;7279;6800;329
32209;2020-07-11;7291;6800;329
32397;2020-07-12;7294;6800;329
32585;2020-07-13;7295;6800;329
32773;2020-07-14;7301;6800;329
32961;2020-07-15;7296;6880;328
33149;2020-07-16;7293;6880;328
33337;2020-07-17;7301;6880;328
33525;2020-07-18;7318;6880;328
33713;2020-07-19;7335;6880;328
33901;2020-07-20;7340;6880;328
34089;2020-07-21;7351;6880;328
34277;2020-07-22;7362;6920;328
34465;2020-07-23;7372;6920;328
34653;2020-07-24;7380;6920;329
34841;2020-07-25;7388;6920;329
35029;2020-07-26;7393;6920;329
35217;2020-07-27;7398;6920;329
35405;2020-07-28;7404;6920;329
35593;2020-07-29;7414;6950;329
35781;2020-07-30;7423;6950;329
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