数据分析入门教程|300分钟用Matplotlib打造疫情展示地图
课程核心内容与结构课程分为五个阶段 ，逐步深入Matplotlib的核心功能 ，最终实现疫情数据地图可视化：阶段一：Matplotlib介绍与安装 Matplotlib介绍：Python中最基础的数据可视化库，支持2D/3D图表绘制 ，广泛应用于学术、商业和工程领域 。
空间分析：识别高风险地区（如病例数集中的省份或城市） 。工具选取：使用BI工具（如Smartbi）的“区域地图 ”功能 ，直接关联处理后的数据。若需复杂分析（如预测模型），可结合Python的Pandas 、Matplotlib库 。
Basemap是Matplotlib的子包，用于在Python中绘制2D数据至地图 。提供25种不同地图投影功能 ，支持坐标转换。包含GSSH（GSHHG）海岸线数据集及GMT格式的河流 、州和国家边界数据集。内部使用GEOS库剪切海岸线和边界特征至所需地图投影区域 。主要绘制方法 海岸线与边界 drawcoastlines（）：绘制海岸线 。
pip install geopandas geopandas 使用安装完成后 ，你可以使用geopandas进行地理空间数据的分析和可视化。以下是一个简单的例子，展示如何在Python中显示世界地图 。
可视化设计方向 地图热力图：用颜色深浅表示各省初婚人数多少 ，直观对比区域差异 。时间序列折线图：展示2013-2022年各省初婚人数变化趋势 ，分析疫情前后波动。柱状图对比：对比2019年（疫情前）与2022年各省数据，量化疫情影响 。
疫情卷土重来?Python可视化带你追踪疫情的最新动态
疫情最新动态显示 ，本土现有确诊483例 ，较昨日增加59例，无症状感染者增加24例 ，境外输入增加33例 。内蒙古阿拉善盟、黑龙江黑河 、甘肃兰州确诊病例较多。内蒙古阿拉善盟确诊病例比较多 ，达143例 。黑龙江黑河和甘肃兰州分别有79例和68例确诊病例 。其他省份如河北 、宁夏等也有少量确诊病例。内蒙古、黑龙江、甘肃全省确诊病例较多 。
我国出现新冠病毒疫情的反弹现象，警示着我们的防疫措施一旦松懈 ，新冠病毒就会卷土重来 ，我们全国上下应该共同努力坚守这一来之不易的抗疫成果 。
2020中考数学时事热点怎么考?已考地区疫情考题及命题规律总结
〖壹〗 、命题规律：函数模型简化，突出数学抽象能力；常结合“技术优化 ”等科技导向。跨学科综合题规律数学与生物结合 考查形式：通过病毒传播规律（如指数增长）设计指数函数问题，或计算防疫物资的消耗速率（如口罩日需求量）。
〖贰〗 、列方程（组）解应用题考察重点：数学建模能力 ，常结合时事热点 。常见题型：行程问题（如相遇、追及） 、工程问题 、利润问题 。结合实际场景的方程组求解（如环保、经济类问题）。备考建议：总结常见题型解题模板（如设未知数 、列方程 、解检验） 。关注生活热点 ，积累背景知识 。
〖叁〗、根据省教育厅的总体部署，充分考虑疫情影响 ，合理选取试题素材 ，科学控制整卷难度；同时，根据“两考合一”的考试性质 ，也关注了真实背景下的知识应用 ，突出关键能力的命题定位，如22『3』 、23『2』 、24『2』②等题。试卷命制既关注基础性 ，体现合格性；又关注综合性、应用性 、创新性 ，体现选拔性 。
〖肆〗 、必考内容，结合时事热点（如环保、经济问题） 。方法：总结题型定式（如行程问题、工程问题）。关键：将实际问题转化为数学方程 。动态几何与函数问题 侧重几何：利用图形性质结合代数知识 。侧重代数：以几何为引入 ，考察计算能力。思想：减少复杂性 ，增大灵活性 。
〖伍〗 、时事热点：结合2023年国内外重大事件（如科技成就 、政策调整）分析材料题 。核心考点：法治观念、国家安全 、文化自信 、生态文明等主题的教材原文需背诵。答题技巧：材料题需“观点+材料 ”结合，分点作注意术语的准确性。
〖陆〗、光学：透镜成像规律（凸透镜fu2f时成倒立放大实像） 。热学：物态变化（熔化/凝固吸放热） 、Q=mq公式（固体热量计算） 。力学：杠杆平衡条件 、滑轮组省力分析、功与功率公式。实验复习：重新梳理课本实验步骤 、结论及误差分析（如探究凸透镜成像规律） 。
tidyverse实战——利用疫情数据
利用tidyverse进行疫情数据实战分析 数据来源：约翰霍普金斯大学持续更新的开源项目（CSSEGISandData/COVID-19），包含确诊数 、死亡数和治愈数三个数据集 。分析工具：主要使用tidyverse套件中的readr、dplyr 、tidyr等包进行数据读取 、清洗和转换 ，并利用barRacer包制作动态条形图。
tidyverse是一个由一系列R包组成的生态系统 ，旨在让数据传输、清理和转换变得简单、有扩展性 、可读性和一致性 。tidyverse包括常用的包dplyr和tidyr，分别用于数据处理和转换 ，以及总结数据中的缺失值和非方便型的列 、行 。在学习ggplot2和tidyverse之前 ，需要掌握R语言基本知识和一些绘图基础知识。
时效性：紧跟R语言最新发展，覆盖tidyverse、Shapley值等2020年后主流工具 。实战导向：每章提供可复现代码和案例 ，如使用ggplot2复现《经济学人》图表 、用tidymodels构建机器学习流水线 。大咖背书：统计之都秘书长王小宁 、微软工程师Martin Perry等专家联名推荐。
建议关注Tidyverse数据分析范式最近几年是R社区比较“动荡 ”的几年 ，主要来自Tidyverse门派的异军突起 。谢益辉作为R老用户，看到书中的代码非常亲切和熟悉 ，但觉得从今往后 ，尝试往Tidyverse数据分析范式转型会让很多业余数据分析者受益 。
《复式条形统计图》教学案例(D99)
设问：怎样用条形统计图表示这两组数据呢？【设计意图】根据问题的背景让学生选取合适的统计图，进一步提高学生表示数据、分析数据的能力；巧妙设问 ，让学生勇敢尝试 ，也为本节课的重点铺垫。
折线图、柱状图 、饼图等图表的使用场景?
在特定场景下，还可以使用地图 、甘特图、雷达图等图表进行更加具象的展示。例如，地图+气泡图可以展现全球各区域的疫情严重情况 ，甘特图则常用于项目或任务管理 。图表的搭配使用可以产生更强大的效果 。例如 ，结合柱状图与折线图展示数据间的关联，利用细圆环饼图与指标图突出关键指标 ，以及地图与气泡图的组合展示全球数据分布。
条形图和柱形图都是用于比较不同类别的数量 ，条形图注重展示数值，而柱形图则通过垂直的长方形柱表示数据 。它们常用于比较多个不同值 ，例如比较不同班级在期末考试中的平均分数 ，帮助学校管理层分析成绩差异并采取相应改进措施 。
延伸图表：堆积柱状图 、百分比堆积柱状图，不仅可以直观的看出每个系列的值 ，还能够反映出系列的总和 ，尤其是当需要看某一单位的综合以及各系列值的比重时，最适合。折线图 1）适用场景： 折线图适合二维的大数据集 ，还适合多个二维数据集的比较 。2）优势：容易反应出数据变化的趋势 。
在“图表”组中选取 “饼图” 图标 ，根据需求选取普通饼图 、三维饼图或复合饼图等样式。调整样式：右键点击图表，可修改颜色、添加数据标签（显示具体数值或百分比）、调整图例位置等 。绘制柱状图（对比不同类别数值）适用场景：对比不同类别（如不同银行卡）的数值大小，如各银行卡的进账与出账金额 。
用途：结合折线图的连续性和柱状图的累积特性 ，进一步深化时间序列分析的复杂性。适用场景：需要同时展示数据趋势和累积量的场景 。饼图或环形图：用途：直观表示占比分析 ，即每个类别在总体中的比例 。适用场景：占比类问题，元素较少时适用饼图；元素过多时 ，树形图更加清晰。
优势：折线图通过连接时间点的数值 ，直观展示趋势变化，适合分析周期性或季节性波动。案例效果：图中显示2014年11月和2013年12月为销量高峰 ，且2014年除1月 、7月 、12月外 ，其余月份销量均高于2013年，揭示年度增长趋势 。
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评论列表（4条）
我是康养号的签约作者“hxkyw”！
希望本篇文章《各地区疫情条形图最新(各地区疫情情况报告)》能对你有所帮助！
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