【疫情数据图,疫情数据图表统计表】

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 --- 选取地图---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 。

百度地图API：提供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
，但根据借鉴信息，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 。

关注“南昌新闻”公众号
。点击公众号内的“疫情防控专题 ”。再点击“疫情地图
”
，即可显示确诊病例分布的位置 。点击左下角的个人定位，还可以查询到距离自己最近的病例地址。支付宝：进入支付宝程序
。点击主界面内的“肺炎疫情实时追踪”。

罗孚最终利用GitHub上找到的疫情小区分布地图API与百度地图API进行整合 ，成功制作出了这份疫情场所分布地图 。地图拥有多种功能，包括显示疫情小区位置 、提供疫情小区详情
、显示省市位置、自定位和地图查询等
。为了优化地图显示效果和加载速度
，罗孚在源码中进行了多处修改和调整。

首先，打开高德地图应用 ，在首页下方或最上方找到【搜索框】
，输入【疫情地图】，点击【搜索】 ，即可直接跳转至疫情地图页面 。在疫情地图的顶部
，可以查看到所有数据的获取和更新时间
。在地图中，可以看到所在城市的疫情场所分布情况。同时 ，通过左侧的疫情场所新增时间及对应颜色图标
，可以区分不同的疫情场所 。

有世界疫情死亡率对比图吗?

〖壹〗 、南丁格尔玫瑰图起源于克里米亚战争期间，由弗洛伦斯·南丁格尔设计 ，用于展示部队医院季节性死亡率
。该图表在数据可视化领域有广泛应用
，如展示不同分类指标在圆周上的分布
、对比不同国家或地区的疫情关键数据等。图表特点：外形类似饼图，但实质上更接近于在极坐标下绘制的柱状图或堆叠柱状图 。

〖贰〗、以疫情前十年为基准 ，2021年美国的超额死亡率是294%，2020年是29%
。以疫情前五年为基准
，2021年的超额死亡率是238%，2020年同样为238%。对应的超额死亡人数相对较高 ，分别为76万人
，79万人，65万人和57万人 。

〖叁〗 、提供全球疫情数据的实时更新与可视化展示 ，涵盖病例数
、死亡率、治愈率等关键指标。凤凰网 汇集世界新闻媒体关于新冠疫情的最新报道和分析
，提供深度新闻解读和专家观点
。佰阅 结合地图和数据，展现全球疫情的地域分布和传播趋势 ，帮助用户直观了解疫情热点。

〖肆〗 、死亡率、死亡率排名 数据可视化 利用Python绘图库（如Matplotlib
、Seaborn等）
，将数据转换为图表形式，如饼图、折线图 、柱状图等 ，以便于直观分析 。若需获取上述案例的Python源码
，可借鉴链接：国外疫情.ipynb，提取码：6h9t
。以上是获取和处理新冠疫情数据的基本流程和资源推荐 ，希望能帮助到您。

〖伍〗
、世界各国新冠感染率如下所示：通过查询相关公开信息显示，按照感染死亡率排名
，全球受到疫情影响最严重的20个国家中排名前5的是：秘鲁（9%）、墨西哥（6%） 、印度尼西亚（4%）
、巴西（9%）和俄罗斯（8%）；其中中国排名第16位置，感染死亡率为0.4% 。

甘肃为什么突然新增这么多确诊病例

〖壹〗、近来 ，国内疫情控制形势一片大好
，绝大多数地区都保持着不再有病例增加的悦人趋势，包括甘肃在内 ，疫情同样得到了有效的控制
，曙光越来越近
。然而，近日甘肃忽然又出现了新增病例 ，而且数量相对于现在而言还不少。

〖贰〗 、甘肃省本轮新冠疫情呈现局部聚集
、多点散发的特点
，多个地市均出现了确诊病例 。本轮疫情的来源及传播方式引起了广泛关注
。根据甘肃省新冠肺炎疫情防控工作日调度会议，本轮疫情主要与三条旅行相关传播链有关 ，且基因组序列分析显示
，这些病例均属于VOC/Delta变异株。

〖叁〗、本轮由旅行团疫情的疫情已经在甘肃形成局部聚集 、多点散发的特点，多个地市均有本确诊病例报告 ，对于本轮疫情来源是怎么传播的？大家也比较好奇 。从甘肃省新冠肺炎疫情防控工作日调度会议获悉：本轮疫情主要有3条旅行相关传播链；根据基因组序列分析，属于VOC/Delta变异株
。下面我们来具体了解下。

〖肆〗
、甘肃的疫情在近段时间来是非常的严峻
，先后增加了几百例新增病例，让甘肃的人民一直生活在水深火热当中 ，也希望他们能够挺过这一关
，配合防控的人员进行一些工作，将疫情排查清楚才能够安心的生活 。

新冠疫情可视化-南丁格尔玫瑰图

〖壹〗、新冠疫情可视化中的南丁格尔玫瑰图是一种采用极坐标系统展示全球或全国疫情数据的可视化方法。具体解释如下：定义与由来：南丁格尔玫瑰图：即鸡冠花图或极坐标区域图 ，由佛罗伦斯·南丁格尔发明
，是柱状图的变体
。特点：采用极坐标系统，通过圆弧的半径长短表示数值大小 ，适合展示大小相近的数值或周期性数据。

〖贰〗 、南丁格尔玫瑰图
，即鸡冠花图或极坐标区域图，由佛罗伦斯·南丁格尔发明 ，是柱状图的变体 。与传统柱状图不同
，南丁格尔玫瑰图采用极坐标系统，通过圆弧的半径长短表示数值大小 ，适合展示大小相近的数值或周期性数据
。数据准备步骤包括导入Python库和数据读取。

〖叁〗、步骤6中，将省市与模拟占比数据制作成饼图
，添加数据标签，与雷达图结合 。在步骤7中 ，将南丁格尔玫瑰图与饼图重叠
，通过调整填充色使两者协调
。最后，步骤8对图表进行美化 ，调整系列填充色
，利用XY Chart Labels工具优化数据标签显示，使整体效果更加美观。

〖肆〗
、综上所述 ，南丁格尔玫瑰图不仅在数据可视化领域展现出其独特的魅力
，更是对南丁格尔这位杰出女性及其贡献的致敬 。这种图表形式的普及与南丁格尔的故事相得益彰，展示了数据可视化与历史人物的美丽结合
。

〖伍〗、在现代数据可视化工具如BDP中 ，制作美观又具有吸引力的南丁格尔玫瑰图变得相对简单。首先
，上传所需的数据集，例如2021年4月3日全球各国接种新冠疫苗总剂数的数据 ，通过可视化工具进行操作 。具体步骤包括创建图表，将地理位置字段拖至维度栏
，总剂量字段拖入数值栏，选取表格类型图表 ，并按降序排列
。

〖陆〗 、全球新冠肺炎疫情形势：同样利用玫瑰图展示不同国家或地区的感染
、死亡、治愈等关键数据
，有助于对比疫情状况。绘制南丁格尔玫瑰图的步骤包括准备数据 、选取合适的编程语言（如R）和库（如ggplot2），根据需要调整颜色和标签 ，以及在PPT等工具中完成最终的可视化展示 。

近年中国艾滋病疫情情况数据及传播途径分析【图】

〖壹〗
、新发现的HIV感染者/AIDS病人中
，异性性传播占62%，同性性传播占22% ，注射毒品传播占3%
，母婴传播占1%，性接触加注射毒品传播占0.4% ，既往输血及使用血制品传播占0.02%
，既往采血浆传播占0.02%，传播途径不详占7%。

〖贰〗、这个数字显示 ，艾滋病在我国是一个不容忽视的公共卫生问题
。分布情况：艾滋病感染者遍布全国31个省份。四川 、广西
、云南等地的感染者人数相对较多，这可能与地区的社会经济状况、人口流动性等因素有关 。传播途径：性传播是艾滋病的主要传播途径
，特别是在一些高危人群中，感染的风险更为突出
。

〖叁〗 、以下是部分省份的详细数据：北京： 2023年1-10月 ，新增艾滋病感染者1404例
，经性传播占比高达951%，其中男性同性传播占794%。北京市累计报告艾滋病40840例 ，性传播为主要传播途径 。天津： 累计管理7291例
，男性青壮年为主，性传播占740% ，同性传播占比740%
，其中70.37%为男性同性传播
。