一.效果演示 我用python开发了一个动态疫情地图,首先看下效果: 如图所示,地图根据实时数据通过时间线轮播的方式,动态展示数据的变化.随着时间的推移,疫情确诊数量的增多,地图各个省份颜色逐渐加深,可以很明显地看到动态可视化效果. 这个动态疫情地图,是通过python的第三方库pyecharts制作完成的.数据来源是github上的一位大神: https://github.com/BlankerL/DXY-COVID-19-Data 在此,感谢github作者整理的数据来源,方便我们数据分析人…

前言 自成都九月份以来疫情原因被封了一两周,居家着实无聊,每天都是盯着微信公众号发布的疫情数据看,那种页面,就我一个前端仔来说,看着是真的丑啊!(⊙_⊙)?既然丑,那就自己动手开整!项目是2022.9.5开始的,截止2022.9.12我完成了大概有八成.主要是想让数据更加直观,而且可离线下载(当然还有装逼!┑(￣Д ￣)┍). 项目描述 为证明是有料的,先看效果图(提前装逼!┗|｀O′|┛ 嗷~~): 项目我是公开了的(￣m￣)有兴趣的可以下下来玩玩,这是我第一次使用vue3+ts构建项目,肯定…

"知疫"疫情防控可视化平台 项目 内容 这个作业属于那个课程 2021春季学期软件工程(罗杰.任健) 这个作业的要求在哪里 初次邂逅,需求分析 1 NABCD分析 NEED 目前多数的疫情分析工具都是以感染率.治愈率作为主要的展示指标,以疫苗接种情况为主的工具还比较少 很多人受制于消息检索渠道的限制,对新冠疫苗的了解有限,对新冠疫苗有一定顾虑,缺乏全面了解疫苗的渠道 国际疫情形势复杂,国际人员流动具有较大的不安全因素,缺乏对其它国家的感染/接种情况了解 APPROACH 开发新冠疫情数…

​按照自然日历来展现疫情数据时,是这样的效果, 由于各个国家的疫情爆发时间不一致,按自然日期坐标轴很难比较各个国家的蔓延速度. 如果各个国家都从蔓延日开始统计,展示之后每日的确诊人数,就是同样的时间轴,可以很直观的看出每个国家的发展速度. 这里的难点在于,如何确定开始蔓延日期,以及如何根据蔓延日期,来计算每一天距离蔓延日是第几天? 在PowerBI中,用DAX可以轻松实现. 原始数据是从2020年1月1日开始到现在的每日每个国家的确诊数据,包括新增确诊人数.新增死亡人数.累计确诊人数和累计死亡人…

作者:HelloGitHub-小鱼干 摘要:本周的 GitHub Trending 像极最近的天气,温暖如春突然来个急降温.新晋 GitHub 项目重启屈指可数的模式,好在老项目们表现甚好.比如一周就获得超过 3 千 star 的不可思议浏览器:browser-2020,它告诉你有哪些不可思议的 feature 可以出现在 2020 年的浏览器中.除了这个不可思议的浏览器,视频工具也是个不可思议的 GitHub 老项目:Jitsi Meet 本周也获得了超过 800 个 star,占据本周 Gi…

一. 回望 (1)对比开篇博客你对课程目标和期待,"希望通过实践锻炼,增强软件工程专业的能力和就业竞争力",对比目前的所学所练所得,在哪些方面达到了你的期待和目标,哪些方面还存在哪些不足,为什么? 在几次作业的实践当中,确实学到了很多,包括需求分析.PSP表格.单元测试.其他各种测试等等,深刻意识到了40% 20% 40%的精髓,以前都把大部分时间花在编码上了,轻视了分析和测试的重要性,在稍微大一点的项目当中,这样做容易到项目中后期才发现致命性的问题而导致项目夭折.不足的方面感觉自己在…

在家呆着也是呆着,不如做点什么消磨时间呗~ 试试用django+pyecharts实现疫情数据可视化web页面 这里要爬疫情数据 来自丁香园.搜狗及百度的疫情实时动态展示页 先看看劳动成果: 导航栏: 疫情地理热力图: 治愈/死亡折线图 舆论词云: 至于项目完整代码我会上传到github,有兴趣可以点左上角直达了解下~ 链接:https://github.com/dao233/Django 在一个压缩包内,上传太慢了只能压缩了... 丁香园要爬的数据,这些数据用在那个地理热力图上: 丁香园疫情实…

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 武汉地区,目前已经实现住院患者清零了,国内疫情已经稳定,然而中国以外新冠确诊病例达到2720458例.为了体现大国风范,今天带领大家用python实现绘制疫情地图 知识点 1. 爬虫基本流程 2. json 3. requests 4. pyecharts 开发环境 Python 3.6 Pycharm 思路 1.目标网址 2.模拟浏览器实现访问url 3.从网页源代码中…

前言 我国的疫情已经得到了科学的控制,开始了全面的复工复产,但是国外的疫情却“停不下来”.国外现在可谓就是处于水深火热当中啊,病毒极强的传染性,导致了许多的人都“中招”了,我国已经全面复工复产了,人大代表会议还支持各地的地摊经济,中国的各行各业也开始正常运作起来. 但是现在国外的病例一天就新增12万多例,一天死亡4千多人,死亡人数42多万人,在国外疫情严重的地方,估计已经人心惶惶了吧,不晓得哪天病毒就跑到自个身上,国家又实行封城停工停产,许多中下层的人民估计生活都困难了,很多城市都出现了大萧条.…

​近期国际疫情愈演愈烈,在这个特殊的时期,一方面仍要照顾好自己.不要为疫情防治添乱,另一方面,也可以利用疫情数据提升自己的数据分析和可视化技能. 下面是我制作的几个可视化图表,分别注释了每个可视化用到的图表以及可能涉及到的控件和技巧. 数据为2020年1月1日至2020年3月28日每个国家的每日累计确诊人数(利用累计确诊人数,每日新增也可以很简单的计算出来). 数据:全球每日累计确诊人数图表:柱形图 数据:全球每日累计确诊人数图表:柱形图 控件:Play Axis 技巧:利用度量值,只显示小于等…