从今年年初爆发的新冠疫情，截止至2020.09.21，全球累计确诊人数已超三千万，死亡人数近百万，这对于世界各国人民而言无疑是一场巨大的灾难。当前国内疫情局势已基本稳定，而美国、印度、巴西等国家的感染人数仍以较快的速度持续增长，情况不容乐观。
本文利用Python的pyecharts与matplotlib库制作了一些疫情可视化图来展现全球疫情的发展趋势，供初学者参考。代码比较野生，难免有所纰漏，欢迎指正。
疫情的历史数据可以从丁香园、或者百度疫情获取，也可以从GitHub上诸位大神提供的接口获取。本文的数据来源于https://github.com/canghailan/Wuhan-2019-nCoV中的Wuhan-2019-nCoV.csv文件，十分感谢大神的整理，也希望大家能够star，整理不易，这里向所有提供免费疫情数据的朋友表示敬意。
本文使用的数据统计截止日期为2020.09.21。
人民日报与央视新闻官微早前发布过两张很漂亮的疫情玫瑰图，本文的玫瑰图主要仿制于此，使用的是matplotlib库，当然也可以通过pyecharts实现，代码也不复杂，有兴趣的朋友可以自己尝试。
图片如下：
2.1 全球各国确诊人数玫瑰图
以上代码可得到的图如下：
2.2 全国各省市零新增天数玫瑰图
运行以上代码可得如下图。按照例图的样式来设置文字标签还是比较繁琐的。
制作疫情地图主要使用pyecharts库，官方文档里有实例可参考，链接：https://gallery.pyecharts.org/#/Map/README。
3.1全国各省市目前确诊总人数疫情地图
得到的可视化图如下：
3.2全球各国家与地区目前确诊总人数疫情地图
得到的可视化地图如下，鼠标移动至国家上面可显示确诊人数、死亡人数等信息，若想添加其他信息可通过修改文中的jscode实现。
3.3全国各省市确诊人数发展趋势动态疫情地图
运行以上代码可以得到的图预览
3.4全球各大洲、国家与地区确诊人数发展趋势动态组合图
运行以上代码可得到的图预览：
可得的词云图如下：
码字不易，若对您有所帮助，望能关注收藏点赞，谢谢
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评论列表（4条）
我是少轩号的签约作者“巧香”！
希望本篇文章《基于Python的新冠疫情数据可视化：南丁格尔玫瑰图与动态地图分析》能对你有所帮助！
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