基于eCharts实现的疫情历史图表(系列之二)
实现方式:与确诊人数变化图表类似,通过eCharts的折线图功能展示治愈人数的变化趋势。死亡人数的变化 图表类型:折线图 展示内容:展示从疫情开始到某一特定日期(如2月底)的死亡人数变化趋势。实现方式:同样通过eCharts的折线图功能展示死亡人数的变化趋势。
本案例通过Matplotlib和Pyecharts工具,可视化新冠疫情历史数据,包括全国及全球范围内的统计信息,供学习参考。数据来源于github.com/canghailan/W...中的Wuhan-2019-nCoV.csv文件,数据覆盖新冠病毒爆发初期至2020年9月21日的历史数据。
疫情数字展示:使用指标卡形式,直观呈现关键疫情数据,如确诊人数、死亡人数、治愈人数等。左侧地图与折线图:利用ECharts图表库,展示上海疫情地图,以及疫情发展趋势的折线图,帮助用户快速了解疫情地理分布和趋势变化。
ECharts 5 对“分裂”、“合并”的支持,不仅需要设置 morph: true,还需要在 setOption 时,指定旧数据的哪个维度映射到新数据的哪个维度上。然后 ECharts 用这两个维度里的值进行对应,计算出数据项是否应该分裂、合并。
数据可视化之Pyecharts制作酷炫图表 相关特性 Pyecharts囊括30+种常见图表,支持主流笔记本环境如Jupyter Notebook和JupyterLab。 提供高度灵活的配置项,便于自定义图表外观,且附有详尽文档和示例,帮助开发者快速上手。 轻松集成至Flask、Django等主流Web框架。
点击开始制作图表--- 创建图表 --- 选择地图---标准中国地图 数据编辑--- 导入excel。即可将我们准备的疫情数据导入 4,调整颜色 通过参数调整。在值域中通过修改值域范围和控制器颜色。可以简单的做出一个还不错的图表。另外,图说里面还有其他很多常用的图例。都是我们用echarts经常来做的。
上海2022年疫情重症数据收集(六)
总体数据 五家定点医院合计收治患者20515人,其中重症患者2002名,重症率约为7%。
年上海疫情期间,累计死亡人数为595人。数据概览:这一数据揭示了新冠疫情对上海造成的严重影响,尽管上海市政府采取了严格的防控措施,但仍有人因感染新冠病毒而不幸去世。死亡病例特征:大多数死亡病例为老年人或患有基础疾病的人群,这些人群在感染病毒后更容易出现严重的症状和并发症。
在2022年上海疫情期间,亚定点医院作为医疗体系中的重要组成部分,承担了大量患者的收治任务。以下是关于上海2022年疫情期间亚定点医院重症(转诊至定点医院)数据的收集与分析:亚定点医院概况 亚定点医院由方舱医院的一部分升级而来,具备一定的医疗条件,但相较于定点医院仍有所差距。
上海2022年12月传染病感染4455例,包括新冠感染病例 据上海卫健委透露,2022年12月,上海共报告法定管理的甲乙丙类传染病4455例,其中死亡9人。新冠作为乙类传染病,在这4455例病例中是有所包含的。
我们每天关注的疫情分布图是怎么做出来的?
1、随便找个网站,拔下来一份最新的疫情数据 点击开始制作图表--- 创建图表 --- 选择地图---标准中国地图 数据编辑--- 导入excel。即可将我们准备的疫情数据导入 4,调整颜色 通过参数调整。在值域中通过修改值域范围和控制器颜色。可以简单的做出一个还不错的图表。另外,图说里面还有其他很多常用的图例。
2、百度地图API:提供了便捷的工具和丰富的功能,适合用于制作疫情分布地图。其他地图API:如腾讯位置服务、高德地图API等,虽然各有特点,但根据参考信息,百度地图API在本次制作中表现更佳。获取疫情数据API:利用fangkai提供的疫情数据API或其他可靠的疫情数据源,确保数据的真实性和实时性。
3、关注确诊人数的同时,更要重视疑似人数的变化 每天微博热搜上更新的确诊人数确实引人关注,但仅仅关注确诊人数的增加是远远不够的。疑似人数的变化同样重要,甚至更为关键。因为确诊人数是从疑似人数中检测出来的,疑似人数的增减趋势能够反映出疫情的传播速度和防控效果。
4、罗孚最终利用GitHub上找到的疫情小区分布地图API与百度地图API进行整合,成功制作出了这份疫情场所分布地图。地图拥有多种功能,包括显示疫情小区位置、提供疫情小区详情、显示省市位置、自定位和地图查询等。为了优化地图显示效果和加载速度,罗孚在源码中进行了多处修改和调整。
5、百度地图查看疫情分布的方法如下:进入疫情动态页面 打开百度地图APP后,首先点击主页面左上角头像右侧的搜索框。搜索框弹出后,下方会出现“疫情动态”选项。点击“疫情动态”选项,即可进入实时查看当前全国疫情动态及出行动态的页面。
本文来自作者[沛槐]投稿,不代表乙成号立场,如若转载,请注明出处:https://yumutou.cn/zlan/202509-4392.html
评论列表(4条)
我是乙成号的签约作者“沛槐”!
希望本篇文章《疫情数据病例轨迹图表(疫情数据情况)》能对你有所帮助!
本站[乙成号]内容主要涵盖:国足,欧洲杯,世界杯,篮球,欧冠,亚冠,英超,足球,综合体育
本文概览:基于eCharts实现的疫情历史图表(系列之二) 实现方式:与确诊人数变化图表类似,通过eCharts的折线图功能展示治愈人数的变化趋势...