基于eCharts实现的疫情历史图表(系列之二)

〖A〗、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。

〖B〗、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。

〖C〗、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。

〖D〗、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。

〖E〗、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。

一张超级惊艳的图表_南丁格尔玫瑰图

〖A〗、图表重叠与协调：将南丁格尔玫瑰图与饼图重叠，通过调整填充色使两者协调。美化图表：调整系列填充色，利用XY Chart Labels工具优化数据标签显示，使整体效果更加美观。通过以上步骤，可以制作出一张既专业又惊艳的南丁格尔玫瑰图，用于有效地展示和分析数据。

〖B〗、南丁格尔玫瑰图是一种独特的数据可视化图表，它夸大了数据之间差异的视觉效果，适合展示原本差异较小的数据。

〖C〗、让数据能够更加让人印象深刻。这种图表形式有时也被称作「南丁格尔的玫瑰」，是一种圆形的直方图。 南丁格尔自己常昵称这类图为鸡冠花图（coxcomb），并且用以表达军医院季节性的死亡率，对象是那些不太能理解传统统计报表的公务人员。

〖D〗、南丁格尔玫瑰图，又称极区图，是一种在极坐标下绘制的柱状图，以其独特的美学价值和数据表示能力而广受赞誉。南丁格尔玫瑰图的基本定义 南丁格尔玫瑰图使用圆弧的半径长短来表示数据的大小（数量的多少）。

〖E〗、玫瑰图的前世今生 南丁格尔玫瑰图（Nightingale rose diagram），又名鸡冠花图（Coxcomb Chart）或极坐标区域图（Polar area diagram），是一种具有极坐标特性的统计图。这种图表使用扇形的半径表示数据的大小，而各扇形的角度则保持一致，与饼图用角度表现数值或占比的方式有所不同。

无症状感染者数据能否不再统计?

〖A〗、无症状感染者数据不应不再统计。首先，无症状感染者在新冠疫情中扮演着重要的角色。虽然他们本身可能没有出现明显的症状，但仍然具有传播病毒的能力。因此，对于无症状感染者的统计和追踪是疫情防控的重要环节之一。

〖B〗、国家卫计委宣布不再公布无症状感染者数据日前国家卫健委官网发布消息，称由于新冠肺炎核酸检测政策调整，开始实行愿检尽检策略。很多无症状感染者不再继续参加核酸检测，导致无法准确掌握无症状感染者的实际数量，因而不再公布无症状感染者数据。

〖C〗、国内无症状感染者数量难以确切统计，暂无证据表明有大规模瞒报 关于国内无症状感染者的具体数量，目前尚无确切的统计数据。这是因为无症状感染者的定义是指那些没有临床症状，但核酸检测呈阳性的人，他们可能处于感染的潜伏期，或者虽然感染了病毒但并未表现出明显的症状。

抗击疫情时间轴怎么画

〖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。

〖D〗、时间序列预测：利用第一问中收集到的数据，可以使用灰色预测模型（如GM（1，1）模型）进行时间序列预测。神经网络预测：利用第二问中收集到的多维数据，可以建立神经网络模型（如BP神经网络、LSTM神经网络等）进行预测。模型检验：SIRS模型：建立SIRS模型（考虑康复后可能再次感染的情况），解出数值解。

〖E〗、地图功能与特点 这个全球疫情地图具有可视化、可交互的特点，能够实时展示全球各国的疫情数据，包括确诊病例、死亡病例、治愈病例等。用户可以通过点击地图上的不同国家，查看该国家的详细疫情数据，并可以通过时间轴功能查看疫情数据的历史变化。