中国新冠病毒今日感染人数各省可视化绘图

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2023-01-13 02:50:46

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以上就是通过Python爬取新冠肺炎数据并进行可视化分析的实战案例，由于时间关系暂时先分析到这里，后续将会对河南省不同时期的新冠肺炎历史数据进行可视化分析（利用PyEcharts包进行动态图分析）！其数据包括当日数据（today）和累计数据（total），confirm表示确诊、suspect表示疑似、dead表示死亡、heal表示治愈。通过分析url地址、请求方法、参数及响应格式，可以获取Json数据，注意url需要增加一个时间戳。培养学生爬取网站数据以及数据清洗、加工处理的能力。提高学生动手实践能力。

ECharts实现新冠病毒全国疫情地图可视化效果添加链接描述前几天使用basemap + matplotlib实现了新冠病毒全国疫情地图可视化，但是美观性不是太好通过比较多个可视化工具，发现还是ECharts最适合中国地图可视化 ECharts地图数据丰富，图表美化的很好，很多功能不用单独去设置，输出的图片已经是优化后的结果虽然有pyecharts库，但是相对于原装的ECharts功能还...

最终，组合成一个时间轴对象，从而实现动态图表的展示效果。2020年，新冠肺炎疫情在全球范围内爆发，给人们的健康和生命带来了严重威胁，不同国家和地区的疫情形势也引起了广泛的关注。本报告以疫情数据为基础，通过可视化数据分析的方式，呈现了全球和国内疫情的发展趋势和变化情况，帮助人们更加直观、全面地了解疫情的实际情况，为全社会、政府和民众做好疫情防控和处置提供参考依据。由于该地图是按月份展示，因此我们可以看到在不同的月份里，哪些国家的新增人数较多，哪些国家较少，以及某些疫情爆发严重的国家的疫情是否有所缓解等。

利用网络爬虫获取了最新的世界以及中国的疫情数据，实现新冠病毒疫情数据可视化地图。

大体思路：通过pyecharts等库批量绘制近几个月每天的图，最后通过pr将图片合成文章目录安装pyecharts库数据来源安装pyecharts库首先先安装pyecharts库，cmd中输入 pip install pyecharts 自从pyecharts版本升级后，pyecharts 将不再自带地图 js 文件，所以需要自行下载地图图标，按照自己的需求下载不同的地图 pip install echarts-countries-pypkg pip install echarts-china-

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