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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。
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、 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。
与奥密克戎共存的国家都没有发生明显超额 亡增长
自2022年奥密克戎变异株在全球范围内广泛传播以来，尽管感染人数激增，但多数国家的超额 亡人口却并未出现显著增长。超额 亡是指某一时段内，某地区因各种原因导致的 亡人数超过该时段内预期的正常 亡人数。这一指标的稳定，意味着尽管疫情形势严峻，但并未对各国的人口 亡率造成额外的巨大冲击。
镝数图表教程-人民日报和央视新闻都爱用的南丁格尔玫瑰图,更简单好用...
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，并打开。步骤二：编辑数据 选中玫瑰图，点击右侧【编辑数据】，将数据替换为最新的数据。步骤三：调整图表样式 选中玫瑰图，调整位置和大小，并编辑【颜色】统一为渐变色，以增强图表的美观性。
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使用Excel模板 获取模板：可以从@ExcelHome和@图表技巧分享的模板中获取，链接为：https：//pan.baidu.com/s/1TxwgGn9WWMoTLGc1N5ALfg（提取码：O435）。也可以在他们的官方微博上找到微云下载方式及模板使用方法。启用宏：在使用模板前，需要启用Excel中的宏。
使用Excel模板 优点：操作简便，一键生成。 步骤： 下载Excel模板，提取码为O435。 在模板中输入自己的数据。 根据模板提供的样式，选择喜欢的一种，生成南丁格尔玫瑰图。 注意：模板的第一页包含版权说明，无法删除，整体操作可能略显繁琐。
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