基于eCharts实现的疫情历史图表(系列之二)
1 、实现方式：与确诊人数变化图表类似 ，通过eCharts的折线图功能展示治愈人数的变化趋势 。死亡人数的变化 图表类型：折线图 展示内容：展示从疫情开始到某一特定日期（如2月底）的死亡人数变化趋势 。实现方式：同样通过eCharts的折线图功能展示死亡人数的变化趋势。
2 、本案例通过Matplotlib和Pyecharts工具 ，可视化新冠疫情历史数据，包括全国及全球范围内的统计信息，供学习参考。数据来源于github.com/canghailan/W...中的Wuhan-2019-nCoV.csv文件 ，数据覆盖新冠病毒爆发初期至2020年9月21日的历史数据 。
3、疫情数字展示：使用指标卡形式 ，直观呈现关键疫情数据，如确诊人数、死亡人数 、治愈人数等 。左侧地图与折线图：利用ECharts图表库 ，展示上海疫情地图 ，以及疫情发展趋势的折线图，帮助用户快速了解疫情地理分布和趋势变化。
4 、ECharts 5 对“分裂 ”、“合并 ”的支持 ，不仅需要设置 morph： true ，还需要在 setOption 时，指定旧数据的哪个维度映射到新数据的哪个维度上 。然后 ECharts 用这两个维度里的值进行对应 ，计算出数据项是否应该分裂 、合并 。
5 、数据可视化之Pyecharts制作酷炫图表 相关特性 Pyecharts囊括30+种常见图表 ，支持主流笔记本环境如Jupyter Notebook和JupyterLab。 提供高度灵活的配置项，便于自定义图表外观 ，且附有详尽文档和示例 ，帮助开发者快速上手 。 轻松集成至Flask、Django等主流Web框架 。
6 、点击开始制作图表--- 创建图表 --- 选择地图---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 。都是我们用echarts经常来做的 。
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评论列表（4条）
我是深度思考的签约作者“访客”！
希望本篇文章《【越秀区疫情确诊图例,越秀区的疫情】》能对你有所帮助！
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