疫情病例关联图表分析（疫情病例关联图表分析图）-绿色号

本文目录一览：

〖A〗、北京疫情观察(11月24日)
〖B〗、基于eCharts实现的疫情历史图表(系列之二)
〖C〗、上海2022年疫情重症数据收集(六)
〖D〗、XLSTAT软件|EXCEL中的COVID-19数据分析

北京疫情观察(11月24日)

〖A〗、重庆疫情日更新 11月24日，重庆新增本土确诊病例258例，新增本土无症状感染者6242例。在扣除无症状转归后，日新增总数为6378例。与前期相比，重庆的日新增病例数也开始下跌，重新跌回到7000例以内。这一变化让人看到了重庆疫情防控的积极进展，是否意味着拐点已经到来，还需要进一步观察。

〖B〗、根据中国国家卫健委发布的最新数据显示，11月24日0-24时，北京新增本土424例确诊病例和1436例无症状感染者，感染人数连续5日持续暴增。感染人数激增：北京昨日新增本土感染人数达到了1860例，其中确诊病例424例，无症状感染者1436例，这一数字显示了当前北京疫情的严峻形势。

〖C〗、月24日0时至24时，新增424例本土确诊病例和1436例无症状感染者，1454例隔离观察人员、400例社会面筛查人员，无新增疑似病例；新增8例境外输入确诊病例和23例无症状感染者，无新增疑似病例。治愈出院129例，解除医学观察的无症状感染者273例。

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。