数据分析入门教程|300分钟用Matplotlib打造疫情展示地图
〖壹〗、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 。
〖贰〗 、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。
〖叁〗 、from scipy import miscimport matplotlib.pyplot as plt# 加载一张示例图片face = misc.face（）# 使用imshow函数显示图片plt.imshow（face）# 显示图表plt.show（）在这个示例中 ，首先从scipy库中导入了misc模块 ，然后使用misc.face（）函数加载了一张示例图片 。
一张图看懂全球疫情的数据可视化图表,该如何制作?
要制作一张能够直观展示全球疫情数据的数据可视化图表，需要遵循数据分析的六步曲：分析设计 、数据收集、数据处理 、数据分析 、数据展现、报告撰写 。以下是详细的制作步骤：分析设计 明确目的：本次数据可视化的目的是直观展示全球疫情数据 ，包括确诊病例 、死亡病例 、治愈病例等关键信息。
在绘制玫瑰图时 ，隐藏极坐标，旋转柱状图角度以提高可读性，选取合适的颜色编码 ，添加透明度使图案变浅 。最终 ，通过循环批量设置每个扇形区域的类别文字和数值，实现全球疫情确诊人数的可视化 。案例进一步分析全国各省零新增天数 ，通过统计和可视化展示零新增天数的天数数据 ，提供对疫情发展状态的直观了解。
关于如何使用这个模板，我们制作了一个视频教程 ，其实跟镝数的其他模板一样 ，只需要填入数据即可快速生成图表。玫瑰图图文版教程 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 ，打开 。步骤二：选中玫瑰图，点击右侧【编辑数据】 ，将数据替换为最新的数据 。
在疫情相关模板中找到南丁格尔玫瑰图模板 ，点击打开。编辑数据选中玫瑰图，点击右侧【编辑数据】，将模板中的数据替换为最新数据 。数据格式需与模板一致 ，确保各扇区对应正确类别和数值 。调整图表样式位置与大小：拖动图表调整位置 ，通过缩放控制大小。
数据可视化方法若需直观展示数据，可采用以下工具和图表类型：动态条形图：对比全球各国感染人数 ，突出南非、印度、中国等重点国家 。GIS地图：标注中国各省份感染率 ，用颜色深浅区分高发（如云南）与低发地区（如青海） 。
直观性：通过圆弧的半径长短直观地展示各国或各省的疫情数据大小。可读性：通过调整角度 、颜色和添加文字等方式，提高图形的可读性和美观性 。分析性：可以方便地对比各国或各省的疫情数据 ，进行进一步的分析和研究 。
tidyverse实战——利用疫情数据
〖壹〗 、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 。
〖贰〗 、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。
〖叁〗、《R语言编程：基于tidyverse》发布会（4月26日）背景与痛点：R语言编程范式更新快 ，新手入门难度高，传统教材缺乏对新技术的整合 。书籍内容：基于R 2和tidyverse 2，讲解“整洁流 、管道流 、泛函流 ”数据科学思维 ，提升编程效率 。
我们每天关注的疫情分布图是怎么做出来的?
〖壹〗、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。另外 ，图说里面还有其他很多常用的图例 。
〖贰〗、总结分析：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：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：根据分析结果 ，提出针对性的建议或展望未来的发展趋势 。
〖叁〗、使用小O地图的【地图可视化】功能 ，制作疫情风险热力图 。在小O地图中，选取【地图可视化】-【热力图】。导入包含风险等级（或相关权重）的Excel表格数据 。根据数据生成热力图 ，通过颜色深浅表示风险等级的高低 。
〖肆〗 、在小O地图中 ，选取高德地图作为底图。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。
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评论列表（4条）
我是康养号的签约作者“南城”！
希望本篇文章《各地区疫情条形图表图片/各地区疫情条形图表图片高清》能对你有所帮助！
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