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一图看懂全国各地区新冠累计确诊人数
上海卫健委4月8日公布的数据显示，新增本土新冠肺炎确诊病例为1015例，无症状感染者22609例，合计增加23624例。从4月2日起，新增感染人数已连续8天增加，截止目前，这一波疫情上海总计感染者已超15万例。
目前新冠病毒感染人数整体保持低位，但需关注局部地区小规模传播及境外输入风险。 全国情况 新增确诊：8月25日全国新增26例确诊病例，其中本土病例3例（均在云南德宏州），境外输入病例23例。 现存病例：全国现有确诊病例1497例，其中重症病例14例，无新增 亡病例。
关键数据解读如下：全国除湖北外新增确诊人数下降：这反映了全国大部分地区的疫情防控措施取得了显著成效，疫情传播得到了有效控制。湖北地区新增确诊人数增幅回落：虽然湖北地区仍然是疫情的重灾区，但新增确诊人数的增幅在不断回落，说明防控措施正在逐步发挥作用。
年4月25日0—24时，上海新增本土新冠肺炎确诊病例1661例，无症状感染者15319例，无症状感染者约占总数的90%。疫情数据特征：本轮疫情中，上海无症状感染者呈现人数多、比例高的显著特点。根据公开数据，无症状感染者占比达90%，远高于部分其他地区疫情数据。
全国新冠疫情累计确诊人数及 亡人数据国家卫健委公开数据，截至2022年12月9日，全国累计确诊病例达到9275059例（不含港澳台地区），累计境外感染病例为28093例，累计 亡人数为30772人，全国新冠肺炎 亡率为3‰。
图表看上海疫情数据变化,新增感染人数8连涨,累计超15万
1、上海卫健委4月8日公布的数据显示，新增本土新冠肺炎确诊病例为1015例，无症状感染者22609例，合计增加23624例。从4月2日起，新增感染人数已连续8天增加，截止目前，这一波疫情上海总计感染者已超15万例。
2、上海累计的感染人数达15万，这个数据可想而知是非常可怕的，现在的疫情还属于爆发期，高峰期一直持续到了现在，科研人员和国家领导人也在积极的防治和为疫情作出贡献，他们日以继夜的为研究新冠疫苗不断努力。上海此次疫情的拐点还在于科研人员对于研究新冠疫苗成果，不仅如此查找此次疫情的来源也尤为重要。
3、构成分析：分析全球疫情对中国的影响，展示输入病例分布。数据展现 图表选择：全球疫情分布图：使用地图展示全球疫情分布情况，颜色深浅表示疫情严重程度。TOP国家数据对比图：使用柱状图或条形图展示TOP国家的确诊病例、 亡病例、治愈病例等数据。疫情发展趋势图：使用折线图展示全球疫情随时间的变化趋势。
4、湖北：68391例，早期疫情严重地区，累计确诊数位居前列。吉林：36603例，曾出现局部疫情反弹，累计确诊数较高。台湾：25225例，受境外输入及局部传播影响，累计确诊数较多。上海：8506例，近期疫情以无症状感染者为主，累计确诊数相对较少。
我们每天关注的疫情分布图是怎么做出来的?
随便找个网站，拔下来一份最新的疫情数据 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。
总结分析中国抗疫情成功数据图表：对数据分析过程进行总结，包括数据来源、分析方法、主要发现等。图表解读中国抗疫情成功数据图表：对图表中的关键信息进行解读，突出展示疫情的重点数据和趋势。建议与展望中国抗疫情成功数据图表：根据分析结果，提出针对性的建议或展望未来的发展趋势。
在小O地图中，选择高德地图作为底图。配置地图：根据需要调整地图的样式、颜色、标签等。确保行政区名称和病例数能够正确显示在地图上。加载数据并显示：点击“加载”按钮，将Excel表格中的数据加载到地图上。地图将按照行政区显示不同的病例数，形成疫情分布图。
百度地图API：提供中国抗疫情成功数据图表了便捷的工具和丰富的功能，适合用于制作疫情分布地图。其他地图API：如腾讯位置服务、高德地图API等，虽然各有特点，但根据参考信息，百度地图API在本次制作中表现更佳。获取疫情数据API：利用fangkai提供的疫情数据API或其他可靠的疫情数据源，确保数据的真实性和实时性。
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。 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 亡人数变化趋势。实现方式：同样通过eCharts的折线图功能展示 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、 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。
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