2020年，新型冠狀病毒疫情肆虐全球，給人們的生命安全和經濟發展帶來重大影響。疫情預測成為各國應對疫情的重要措施之一。Python是一種廣泛應用于數據分析和機器學習領域的編程語言，可以用于編寫疫情預測模型。

下面給出一個簡單的疫情預測模型，該模型基于SIR模型（Susceptible-Infected-Recovered Model）進行構建。假設人們分為三類：易感者（Susceptible）、感染者（Infected）和恢復者（Recovered）。 首先，我們需要導入一些必要的庫：

import numpy as np
from scipy.integrate import odeint
import matplotlib.pyplot as plt

接下來，我們定義參數：

# 總人數
N = 1000
# 初始感染人數
I0 = 1
# 初始易感者
S0 = N - I0
# 初始恢復者人數
R0 = 0
# 疫情流行時間，單位為天
t = np.linspace(0, 300, 300)
# 接觸率
beta = 0.2
# 感染率
gamma = 0.1

我們使用SIR模型來構建ODE系統：

# SIR模型ODE系統
def sir_model(y, t, N, beta, gamma):
S, I, R = y
dSdt = -beta * S * I / N
dIdt = beta * S * I / N - gamma * I
dRdt = gamma * I
return dSdt, dIdt, dRdt

然后，我們利用odeint函數求解ODE系統：

# 初始條件
y0 = S0, I0, R0
# 求解ODE系統
ret = odeint(sir_model, y0, t, args=(N, beta, gamma))
S, I, R = ret.T

最后，我們可以將結果可視化：

# 可視化結果
plt.plot(t, S, label='Susceptible')
plt.plot(t, I, label='Infected')
plt.plot(t, R, label='Recovered')
plt.xlabel('Time/days')
plt.ylabel('People')
plt.legend()
plt.show()

以上就是一個簡單的Python疫情預測模型的實現過程。當然，該模型只是一個簡單的例子，實際上，疫情預測涉及到眾多的因素和復雜的影響，需要考慮更多的因素和參數。但是，這個簡單的例子可以作為一個基礎，幫助大家深入學習和理解疫情預測模型的基本實現過程。