疫情数据的可视化:中国疫情地图的制作

〖A〗、疫情数据可视化：中国疫情地图的制作 疫情实时追踪版块中展示的中国疫情图，展示了各省份的病例数 ，动态映射了疫情的传播情况。制作此类地图主要利用Python的pyecharts库
，其依赖Echarts数据可视化库，提供丰富的图表类型 。要开始制作 ，首先确保已安装pyecharts（通过命令pip install pyecharts实现）
。

〖B〗 、地图绘制选取数据：在Excel中选中包含省份名称和确诊人数的数据区域。

〖C〗
、准备数据 获取风险地址：通过官方发布的疫情通报获取风险地址信息 。

〖D〗、制作组件炫酷的数据可视化大屏离不开丰富多样的组件
，组件的完成度直接决定大屏的观赏性
。

〖E〗 、点击开始制作图表--- 创建图表 --- 选取地图---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。

【5.9新冠图表】意大利累计治愈超10万

〖A〗
、意大利疫情核心数据新增治愈：4000例累计治愈：超10万例现存病例：未直接提及
，但西班牙现存病例降至3万例，德国现存病例降至20475例 ，可侧面反映欧洲整体趋势
。相关图表展示 意大利疫情整体趋势图 图中可能包含意大利累计确诊、治愈 、死亡等关键指标的曲线变化，但未明确标注具体数值。

〖B〗
、添加数据标签选中图表绘图区
，点击右上角“图表元素”按钮（“+ ”号），勾选“数据标签
”选项 。数据标签将直接显示在柱形顶部 ，便于直观读取具体数值
。修改图表标题点击图表标题（默认显示为“国内新冠肺炎最近7天新增治愈/死亡柱形图”）
，直接输入新标题，例如“新冠肺炎近7天新增治愈与死亡情况对比 ”。

〖C〗、截至4月10日统计时 ，西班牙 、法国病死率首次超过10%
，英国病死率升至126%接近意大利（173%） 。

〖D〗、西班牙 累计确诊：接近20万例
。英国 新增确诊：接近6000例。累计确诊：超过12万例 。

〖E〗
、意大利累计死亡病例接近9万例，疫情致死率较高
。

〖F〗、该年龄组超额死亡率（35/10万）远高于60岁以下人群（5/10万）。

全球75.1万例,中国湖北首现境外输入-截止3月31日

应为71万例而非71例） ，涉及198个国家/地区 。单日新增7万例
，增幅3%
。近7天新增病例分布：美国和西班牙累计新增超5万例，达到WHO确定的最严重等级。新增病例在1万例~5万例区间的国家包括意大利 、德国
、法国、伊朗和英国 。

中国疫情在哪几个省?

江苏省是近来全国疫情最为严重的省份之一。根据最新的中高风险区域名单 ，江苏省拥有2个高风险地区和50个中风险地区
。8月1日
，江苏新增40例本土确诊病例，其中11例为轻型 ，29例为普通型。同时，新增2例本土无症状感染者
，以及3例境外输入确诊病例 。

疫情数据与传播特征本土病例分布：7月17日新增本土确诊病例117例，涉及广西 、甘肃
、四川等9个省份 ，其中广西（59例）和甘肃（28例）占比较高；新增本土无症状感染者393例
，覆盖甘肃、广西 、安徽等12个省份，甘肃（183例）和广西（53例）为重点地区
。

中国爆发疫情的具体时间是2019年12月。疫情最初在中国湖北省武汉市被发现 ，随后迅速蔓延至全国各地乃至全球 。中国政府在疫情初期采取了果断措施
，包括封锁城市
、限制人员流动、加强医疗资源配置等，以遏制疫情的传播
。这些措施在一定程度上减缓了疫情的蔓延速度 ，并为全球疫情防控提供了宝贵经验。