湖北省疫情python数据分析

⑴ 计算机毕业设计python新冠疫情数据分析可视化平台

前端开发：VUE、ElementUI、ECharts、Maptalks、D3js

后端web开发：Flask、Mysql

爬虫开发：request

数据分析：pandas、numpy

数据可视化、爬虫、数据清洗、大数据、3D视图

⑵ 2020疫情全国每日数据

2020疫情全国每日数据完整的可以参考国家卫健委官方网站的数据，下面列出2020年1月20日-24日的疫情数据。

1、2020年1月20日

截至1月20日24时，我委收到国内4省（区、市）累计报告新型冠状病毒感染的肺炎确诊病例291例（湖北省270例，北京市5例，广东省14例，上海市2例）；14省（区、市）累计报告疑似病例54例（湖北省11例，广东省7例，四川省3例，云南省1例，上海市7例，广西壮族自治区1例，山东省1例，吉林省1例，安徽省1例，浙江省16例，江西省2例，海南省1例，贵州省1例，宁夏回族自治区1例）。

2、2020年1月21日

截至1月21日24时，我委收到国内13省（区、市）累计报告新型冠状病毒感染的肺炎确诊病例440例（北京市10例、天津市2例、上海市9例、浙江省5例、江西2例、山东省1例、河南省1例、湖北省375例、湖南省1例、广东省26例、重庆市5例、四川省2例和云南省1例），其中重症102例，死亡9例（均来自湖北省）。

除湖北省外，12省（区、市）累计报告疑似病例37例（山西省1例、吉林省1例、黑龙江省1例、上海市10例、浙江省10例、安徽省3例、广东省1例、广西壮族自治区2例、海南省1例、四川省5例、贵州省1例和宁夏回族自治区1例）。

3、2020年1月22日

截至1月22日24时，我委收到国内25个省（区、市）累计报告新型冠状病毒感染的肺炎确诊病例571例，其中重症95例，死亡17例（均来自湖北省）。13个省（区、市）累计报告疑似病例393例。

4、2020年1月23日

截至1月23日24时，国家卫生健康委收到29个省（区、市）累计报告新型冠状病毒感染的肺炎确诊病例830例，其中重症177例，死亡25例,其中湖北省24例、河北省1例。已治愈出院34例。20个省（区、市）累计报告疑似病例1072例。

5、2020年1月24日

截至1月24日24时，卫生健康委收到29个省（区、市）累计报告新型冠状病毒感染的肺炎确诊病例1287例，其中重症237例，死亡41例（湖北省39例、河北省1例、黑龙江1例）。已治愈出院38例。20个省（区、市）累计报告疑似病例1965例。

⑶ python-flask疫情数据可视化

Flask是一个轻量级的web框架，看了 https://www.bilibili.com/video/BV177411j7qJ 大佬的视频，照着做的一个疫情可视化项目,（电脑屏幕小看着有点拥挤。大屏展示还是挺好看的），热搜词云的数据找不到网站了，就弄了个表格；自己修改了一些部分，感兴趣的可以去康康视频，后续有时间再写点总结。

关于flask：
https://www.cnblogs.com/songboriceboy/category/1867414.html
https://blog.csdn.net/u014793102/category_9285123.html?spm=1001.2014.3001.5482

⑷ “Python”使用Pyecharts生成疫情分布地图

最近受江苏疫情影响，好多小伙伴都居家办公咯！为了密切关注疫情动态，最近写了爬取疫情分布的脚本，参考上篇链接。

既然我们已经获得了相应的江苏各个地级市的疫情数据，那么我们如何来使用Python实现将数据可视化在地图上呢？

Apache Echarts 是一个由网络开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。

简单来说，pyecharts具有以下特性：

3. Pyecharts 安装

使用pip进行安装如下：

因为我们需要使用pycharts绘制地图，此时我们还需要安装相应的地图文件包：

其中：

echarts-countries-pypkg 包为全球国家地图

echarts-china-provinces-pypkg包为中国省级地图

echarts-china-cities-pypkg 包为中国市级地图

安装完上述绘制地图相关的python包后，我们接下来开始画疫情分布地图。

首先，我们先来查看一段Pyecharts相关实现：

上述代码解释如下：

运行后会在当前目录生成 map_jiangsu_0803.html,用浏览器打开后结果如下：

当鼠标移动到对应区域后，会显示出对应地级市今日新增人数。

上述脚本虽然可以实现我们的功能，但是颜色灰灰的，太过于单调，接下来我们来想办法进行美化,实现代码如下：

代码解释如下：

运行后会在当前目录生成 map_jiangsu_0803_new.html,用浏览器打开后结果如下：

同理我们可以得到现有确诊人数分布如下：

进而我们可以得到累计确诊人数分布如下：

⑸ 武汉疫情分布图在哪看

官网。疫情分布图是地区进行数据分析的需求，展示数据在地理区块空间的分布情况，武汉该分布图可以在武汉疫情官网进行查看。武汉，简称“汉”，别称江城，是湖北省省会，中部六省唯一的副省级市，特大城市，中国中部地区的中心城市。

⑹ python疫情数据分析怎么和excel连接

爬取国内疫情数据。data_download()，引用包requests、json。1）访问网站获取数据；2）保存数据成json文件

将数据转存到excel。cpdata_toexcel()，引用包openpyxl、json。
1）从json文件中抽取所需数据，字段需求：省份、地市、总确诊人数、总疑似病例、总死亡人数。

2）创建Excel表，数据保存。

读取文件数据画疫情地图。show_data()，引用包pandas、pyecharts。