〖A〗、绘制时间轴：用直尺和铅笔在纸上画一条水平直线代表时间流逝，在直线一端写上起始时间，另一端写结束时间。根据疫情时间跨度，以天、周或月为单位标记时间轴。标记数据点：依据疫情发展情况，在时间轴上标记各类数据点，如确诊人数、地理分布、防控措施等。用不同颜色标记不同数据，如红色表示确诊人数增加，绿色表示治愈人数增加。
〖B〗、月19日，高级别专家组上午参加疫情研讨会后，立刻前往武汉金银潭医院和武汉疾控中心实地调研。中午来不及休息，下午开会到5点，又登上飞往北京的航班。1月20日一早，6位高级别专家走进中南海，直接面对决策层，汇报了对疫情的研判意见。
〖C〗、年至2050年中国历史时间轴（1949-2006年已知，后续为概括性描述）：1949年：中国人民站起来了，中华人民共和国成立。1950年至2006年：（具体事件已参考给定信息列出，此处不再赘述）2007年：经济持续增长：中国经济继续保持高速增长，成为全球第二大经济体。
〖A〗、要制作一张能够直观展示全球疫情数据的数据可视化图表，需要遵循数据分析的六步曲：分析设计、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、报告撰写。以下是详细的制作步骤：分析设计 明确目的：本次数据可视化的目的是直观展示全球疫情数据，包括确诊病例、死亡病例、治愈病例等关键信息。
〖B〗、在疫情背景下，我们的分析目的主要是了解全球及各国的疫情状况，包括确诊病例、死亡病例、治愈病例等关键数据，以及疫情的发展趋势和各国的防控效果。因此，我们的可视化思路应围绕这些核心指标展开，通过图表形式直观呈现。
〖C〗、关于如何使用这个模板，我们制作了一个视频教程，其实跟镝数的其他模板一样，只需要填入数据即可快速生成图表。玫瑰图图文版教程 步骤一：电脑登录镝数 点击【数据图文】，搜索“疫情”，在疫情相关模板中找到同款玫瑰图，打开。步骤二：选中玫瑰图，点击右侧【编辑数据】，将数据替换为最新的数据。
〖D〗、在绘制玫瑰图时，隐藏极坐标，旋转柱状图角度以提高可读性，选择合适的颜色编码，添加透明度使图案变浅。最终，通过循环批量设置每个扇形区域的类别文字和数值，实现全球疫情确诊人数的可视化。案例进一步分析全国各省零新增天数，通过统计和可视化展示零新增天数的天数数据，提供对疫情发展状态的直观了解。
〖E〗、直观性：通过圆弧的半径长短直观地展示各国或各省的疫情数据大小。可读性：通过调整角度、颜色和添加文字等方式，提高图形的可读性和美观性。分析性：可以方便地对比各国或各省的疫情数据，进行进一步的分析和研究。
深圳由于规模以上工业增速放缓和房地产市场低迷的影响，前三季度GDP增速仅为1%，远低于全国平均增速，这使得广州得以缩小与深圳的领先优势。目前，深圳领先广州的GDP差距已从去年的26513亿元缩小至1762亿元，第第四和第五的城市席位存在较大变数。
前四名城市：上海、北京、深圳、广州继续稳居GDP总量前四。其中，上海和北京首次超过4万亿大关，分别为432185亿元和40266亿元。深圳首次跨越3万亿元，广州则实现GDP28232亿元，领先重庆338亿元，守住了第四的位置。第五名重庆：重庆的GDP达到了27894亿元，与广州的差距较小，仅有338亿元。
近日，广州市统计局发布数据，2020年广州市地区生产总值为250111亿元，同比增长7%。在全国GDP前10大城市排名中，广州成功重回前四，坐稳了四大一线城市的地位。广州GDP的“大翻盘”：2020年，全国GDP前10强的城市依次为：上海、北京、深圳、广州、重庆、苏州、成都、杭州、武汉、南京。
年GDP十强城市分别是：上海、北京、深圳、广州、重庆、苏州、成都、杭州、武汉、南京。其中，关于南京的亮点信息如下：南京入榜：南京在2020年的GDP表现中，首次跻身全国前十强，这是改革开放以来南京首次达到这一成就。
南京2021年的GDP增长不算特别出色，但仍然守住了前十位置，继续保持GDP第十一位。
〖A〗、疫情背后的数字 在疫情肆虐的当下，数字成为了我们理解和追踪疫情发展的关键工具。这些数字不仅仅是冰冷的统计，它们背后蕴含着丰富的信息和深刻的洞察。以下是对疫情背后数字的一些分析和探讨。疫情数据的可视化展示 当前，各大主流媒体和应用平台都在通过不同的方式展示疫情数据。
〖B〗、疫情中的孩子们 在福建此次疫情中，不少儿童不幸中招。截至9月13日24时，莆田累计报告新冠病毒核酸阳性85例，其中学生有36人，10岁以下有30人，包含幼托儿童8人，小学生28人。这些数字背后，是一个个鲜活的生命，是家庭的希望和未来。
〖C〗、然而，尽管社会生活和经济活动正在复苏，但疫情带来的长期影响仍然不容忽视。疫情三年间，全球范围内都经历了前所未有的挑战，近8亿人因此负债，46万家企业倒闭，310万个体户注销，更有上亿人失业。这些数字背后，是无数家庭和个人的艰难处境，也是全球经济遭受重创的直观体现。
〖D〗、是什么意思？其实，这个数字代表了现今全球所面临的一场重大灾难——新冠肺炎疫情。这个数字是指截至2020年3月14日，我国累计确诊病例达到1411例。这个数字的背后，是数千名医务人员的日夜奋战，是全国人民团结一心抗击疫情的力量。
〖E〗、是什么意思？这个数字看上去并不起眼，但其实是一个非常重要的数据。这个数字代表着全球已经确认的新冠疫情累计死亡人数，它提醒着我们疫情的严峻。在这个数字背后，是无数家庭痛失亲人的悲痛与无助，是全球抗疫形势的严峻现实。我们应该时刻保持警惕，积极防控疫情，为保护我们的家人和社区尽一份力。
〖F〗、数字里的“幸福中国”在辛丑牛年春节，一系列令人瞩目的数字不仅记录了中国的节日盛况，更深刻地反映了“幸福中国”的多个维度。这些数字背后，是中国经济的蓬勃发展、社会生活的丰富多彩以及民生福祉的显著提升。
综上所述，西安荣膺“特大城市”称号是其城市发展的必然结果。未来，随着人口规模的持续增长和城市竞争力的不断提升，西安有望在更大范围内发挥引领作用，为西北地区乃至全国的经济社会发展做出更大贡献。
超大城市有7个，分别是上海、北京、深圳、重庆、广州、成都、天津；特大城市有14个，分别是武汉、东莞、西安、杭州、佛山、南京、沈阳、青岛、济南、长沙、哈尔滨、郑州、昆明、大连。超大城市：根据国家统计局的标准，城区常住人口1000万以上的城市被定义为超大城市。
特大城市： 武汉：中部地区的中心城市，其城区常住人口接近超大城市的门槛。 东莞：珠江三角洲的重要城市，以制造业著称，城区人口众多。 西安：西北地区的重要城市，历史悠久，文化底蕴深厚，城区人口也达到了特大城市的标准。
根据第七次全国人口普查数据，中国现有的超大城市有上海、北京、深圳、重庆、广州、成都和天津，共计7个，按城区人口数排序。 特大城市共有14座，分别是武汉、东莞、西安、杭州、佛山、南京、沈阳、青岛、济南、长沙、哈尔滨、郑州、昆明和大连，同样按城区人口数排序。
根据最新公布的第七次全国人口普查数据，中国的超大城市数量为7个，分别是上海、北京、深圳、重庆、广州、成都和天津，这些城市按城区人口数排序。
从超大城市的排名来看，重庆排在了第4名，仅次于上海北京和深圳，力压一线城市，广州以及我们西南的省会城市成都。西安 我国超大城市7个，特大城市14个 近日，国家统计局公布的最新城市评级通过2021年第18期《求是》杂志发布。根据第七次全国人口普查，我国超大城市7个，特大城市14个。
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。
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。
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。
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。
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。
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