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清华-腾讯联合实验室针对疫情的分析4：湖北的疫情形势依旧严峻
2.湖北疫情出现反复，新增病例数上升 21.9%，形势依旧严峻。 3.全国疫情扩散指数略有上升，达 9.07。 4.湖北地区武汉、鄂州、天门情况较严重，神农架、黄冈、潜江疫情增长率较低。 图 2 ：湖北地区疫情扩散指数和消亡指数的趋势图 1.湖北地区的疫情控制昨天出现反复，扩散指数上升到 10.522，疫情扩散加剧，仍属于较严重的情形。 湖北地区武汉、鄂州、天门情况较严重 我们用多维度的可视化方法，对 2 月 9 日湖北各地级市的疫情情况进行了分析和展示（见图 4）。 虚线是全国确诊人数的增长率。 图 4：2 月 9 日湖北疫情的可视化分析 在图中，每个城市由一个圆形表示，大小反映了该城市的累计的治愈和死亡的人数。 "清华-腾讯联合实验室"针对疫情的分析2：除了湖北，还有5省疫情严峻 "清华-腾讯联合实验室"针对疫情的分析1：新冠肺炎疫情拐点何时出现？ ?
73720发布于 2020-02-14 - 来自专栏木下学Python
疫情现状分析
前言 从今年 1 月下旬开始，疫情开始全面爆发，全国人民与疫情的对抗拉开了正式的帷幕。 从疫情开始后，全国人民开始了禁足模式，尽量少出门，大家的信息来源都是互联网，通过互联网来了解疫情实时情况。 小编通过数据的可视化分析，来形象直观的展示疫情现状。 疫情现状 小编的数据是截至到 2 月 15 日，截至到这天，全国各个省份的疫情确诊数以湖北为中心的周边地区人数较多，离湖北越远，确诊人数也随之相应的减少： 确诊最多的是湖北省，紧随其后的省份是广东，河南 ，全国的焦点无时无刻都在关注着疫情实况，从 1 月 20 以后的新闻数突然剧增，与疫情爆发的时间完全吻合： 在这些新闻中，有一部分是和辟谣有关的新闻，因为在疫情期间，总有某些不安分的人喜欢散播谣言，为了帮广大人民辟谣 END 最后大家出门一定戴口罩，勤洗手，做好防护，希望疫情早日结束。
4.4K10发布于 2020-02-24 - 来自专栏六月-游戏开发
-校园疫情模拟
演示 https://hctra.cn/usr/uploads/2020/05/4013421588.mp4 简介 之前看一个用unity3d做的疫情模拟的视频感觉挺有意思的，而我正好也在学这个，眼看现在就要开学了 ，就想着按照我们学校做一个具体全面一点的疫情模拟。 因为是做疫情模拟，数据量很大，所以其它方面要尽量抽象，突出重点也节省性能，所去找了张校园俯视图，然后绘制了一张抽象地图。 创建编写一些脚本： GameController用于疫情模拟逻辑控制 StudentController控制学生行为和存储学生信息 EventScript用于UI事件控制 SwitchAnimr用于动画过渡 ; workTable[1].workIdx = 3; workTable[2].startTime = (int)(13.5 * HOUR); workTable[2].workIdx = 4;
92830编辑于 2022-12-26 - 来自专栏世荣的博客
2021兰州疫情-新型冠状病毒疫情实时爬虫
1.MongoDB数据库 这里数据库最终还是敲定了MongoDB，这里先讲一下选择该数据库的原因，随着人工智能和大数据发展，关系型数据库已然很难满足处理海量数据的要求，这里需要一种结构更加简单，并发量更简单并且支持分布式系统的数据库。 MongoDB是一个面向文档存储的非关系性数据库，基于C++开发，该数据库将数据存储为一个文档. 数据结构由“键/值”对(key=>value)组成，字段值可以包含其他文档，数组及文档数组，类似于Json对象，如保存一本书的信息，格式如下：
63620编辑于 2022-03-22 - 来自专栏月小水长
疫情之下，上海 4 月微博签到地理热力图可视化
上海疫情牵动着全国人民的心，牛鬼蛇神，粉墨登场，人间大爱，散落上海，本想下笔千言掷地有声，思来想去，还是决定闭门谢客，不谈此事。 那就好好做个 4 月份上海的签到微博的地理热力图可视化吧，基于百度地图 和 echarts。 疫情之前，上海的签到微博地理特征是这样的。 但是整个 4 月呢，自然而然就稀疏了许多。 上海的 4 月份对比北京、深圳、广州的 4 月份，效果图依次如下： 北京人间四月天 深圳人间四月天 广州人间四月天 可以很明显地看出来，北京深圳和广州在 4 月同期本地疫情没那么严重地情况下，签到打卡热力图明显比上海的面积更大 疫情之前，基本没有这么大的区别，就不放对比图了。 要没疫情，任何时候，万古人间，像四月天。
67630编辑于 2022-05-18 - 来自专栏腾讯高校合作
清华-腾讯联合实验室针对疫情的分析21：北京疫情引关注，境外疫情传播加剧
（2）武汉疫情胶着，武汉以外地区疫情消退加快。 （3）境外疫情传播加剧，韩国新增334例。 目前，现有确诊病例数为3503，根据图4，扩散指数为0.6085，消亡指数为11.79，26日新增治愈人数为462，较前日增加98例。 ? 图4 非湖北地区疫情扩散指数和消亡指数趋势 北京市的疫情因为新增10例而引人关注。 防止聚集性疫情和外省疫情输入是北京市未来一段时间疫情防控的焦点，前天武汉刑满释放人员由家属自驾车接回北京，且被确诊，引起社会的高度关注和对疫情防控的担心。 武汉疫情胶着，武汉以外地区疫情消退加快 今天公布的疫情数据显示，武汉疫情依旧胶着，新增病例降至383例，现有病例有32392例。
64310发布于 2020-03-10 - 来自专栏全栈之路
echarts制作疫情地图
由于种种原因，需要制作一个疫情专题页面，而这个任务分配到了我头上，对于第一次接触echarts的我来说是一个巨大的挑战。所以在家，边查文档，边思考，磕磕碰碰地把地图完成了。 echartsjs:：https://www.echartsjs.com/zh/index.html 地图数据：https://github.com/cj0x39e/echarts-map-data 疫情数据来源于各大权威网站 echarts 可以多次调用myChart.setOption(option)，配置的参数将会合并在一起，已有的配置将会被覆盖掉 4. 疫情数据加载以及详细配置 4.1 给数据分等级 为了更好地展示效果，以及解决人数为0的时候单独划为一个等级这个问题，所以给数据做了一下处理。 同理也需要对疫情数据国家和地区的名称做一下处理。
5K30发布于 2020-05-22 - 来自专栏FreeBuf
防治“病毒疫情”的同时，也要守住这场“信息疫情”战
疫情信息过度泛滥，未知的真相仍然很多。 2月3日，国家卫健委发布关于加强信息化支撑新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控工作通知，强调加强网络信息安全工作。 2月4日，世界卫生组织宣布，已采取措施防止新型冠状病毒疫情引发的虚假信息泛滥，防止社交媒体出现“信息疫情”。由此可见，对于疫情相关的网络虚假信息的防控打击工作亦是至关重要。 谣传疫情严重程度，造成民众恐慌。在此次新冠病毒疫情期间，这类谣言案件公安打击的较多，各省市都有，处理方式多为教育训诫、行政拘留为主。 比如，Facebook宣布将删除包含“与疫情相关的不实信息”的帖子。TikTok也表示将删除与疫情事实不符的短视频。一个推特账号也因散播关于新型冠状病毒感染的肺炎疫情的谣言被封号。 人们对疫情的恐惧、疫情信息的不对称、互联网的传播速度是网络虚假信息泛滥的原因。 疫情相关的网络虚假信息的独特之处在于，恐惧中的人们会更快地相信虚假信息，减少求证的过程。
69020发布于 2020-02-20 - 来自专栏腾讯高校合作
清华-腾讯联合实验室针对疫情的分析15：湖北疫情出现曙光、监狱疫情恐添变数
文章转自：腾讯医典 国家卫健委发布的2月20日的疫情数据，最引人注意的多个监狱的疫情恶性传播。 为前几天快速消退的非湖北省份疫情带来变数。 据20日的疫情数据，全国现有确诊病例数连续三天下降，至56303例，其中非湖北地区6455例。图4为非湖北地区的扩散指数和消亡指数。 ? 图4非湖北地区疫情扩散指数和消亡指数趋势 另外，除发生监狱群体性感染的山东和浙江，非湖北的其他各省市区新增病例均为个位数，福建、甘肃、贵州、海南、吉林、江苏、江西、辽宁、内蒙古、宁夏、青海、陕西、西藏、 13：全国现有确诊病例数首次下降，武汉疫情仍未能得到有效控制 12：七省市零新增，全国疫情拐点来临 11：六省市零新增，武汉疫情形势依旧严峻 10：武汉新增病例三连降、非湖北疫情两周内有望基本消退 09 02：除了湖北，还有5省疫情严峻 01：新冠肺炎疫情拐点何时出现？ ?
68510发布于 2020-02-23 - 来自专栏腾讯高校合作
清华-腾讯联合实验室针对疫情的分析25：全国疫情持续消退，境外疫情回流成焦点
（2）非武汉地区疫情持续消退，防范境外疫情回流成焦点。 （3）新增1790例，境外疫情已传播至60国。 ? 图3 武汉市的扩散指数与消亡指数趋势 图4给出最近11天，武汉疑似病例数、疑似病例排查数和新增确诊病例数的关系。 图4 武汉市的疑似病例排查和新增病例的关系 但武汉疫情的消退，除了340例疑似病例的排查，另一个因素是超过三万的集中隔离和接受医学观察的人员的情况。 ? 非武汉地区疫情持续消退 防范境外疫情回流成焦点 湖北以外的省份，疫情也在快速消退中，据3月1日的疫情数据，非湖北地区现有确诊病例为2109例，新增病例数6例，其中山东2例、广东、北京、浙江各1例。 22：2月28日| 全国现有病例十连降，境外疫情爆发式传播 21：2月27日| 北京疫情引关注，境外疫情传播加剧 20：2月26日| 26省市零新增，武汉疫情为何消退缓慢？
88010发布于 2020-03-10 - 来自专栏世荣的博客
2021兰州疫情-新型冠状病毒疫情实时爬虫-3(实时更新)
1.确定数据源 数据源：腾讯疫情实时追踪 3482360857.png 首先对该网站F12，点击Network刷新页面，看看每个页面的Response： 797547160.png {\"confirm from pyecharts.commons.utils import JsCode from pyecharts.globals import ThemeType, chartType from bs4
1.2K30编辑于 2022-03-22 - 来自专栏世荣的博客
2021兰州疫情-新型冠状病毒疫情实时爬虫-1(实时更新)
前言 随着2021年深秋的到来，一波由旅行团所导致的疫情迅速在全国各地蔓延开来，兰州，我的家乡，在这次疫情中影响很大，为了能更好的为大家展现疫情发展的实时概括，我觉得开发一次项目，关于疫情发展的可视化界面 latest=1&province=湖北省 返回湖北省疫情最新数据 2. /nCoV/api/area? latest=1 返回中国全部城市及世界其他国家疫情最新数据 请求接口：/nCoV/api/news 请求方式：GET 返回所有与疫情有关的新闻信息，包含数据来源以及数据来源链接。 本项目为2021新型冠状病毒（COVID-19/2019-nCoV）德尔塔疫情状况的实时爬虫。 数据来源：丁香园。 4 关于与前端结合采取的方案 1.如果仅仅通过API在网页端实现实时数据可视化，可以参考shfshanyue/2019-ncov项目。
1.2K20编辑于 2022-03-22 - 来自专栏芯智讯
车用芯片供应缓解，4大原厂库存已恢复至疫情前水平
瑞萨电子（Renesas Electronics）、英飞凌（Infineon）、恩智浦半导体（NXP Semiconductors）、意法半导体（STMicroelectronics）的库存已恢复至新冠疫情前水平 报道显示，从新冠疫情爆发的2020年之后的库存周转月数走势来看，在车厂大规模减产的2020年4-6月时平均库存升高至3.9个月，但之后自2020年下半年起因全球芯片短缺，2021年1-3月时平均库存周期已经减少至 2022年4-6月期间，这4家车用芯片厂库存周转月数平均为3.48个月，几乎等同于2019年的年平均值（3.51个月），显示自2020年以来持续的汽车芯片供需紧绷情况呈现改善态势，有望对车厂恢复生产（填补之前因芯片短缺而被迫减产的缺口
41720编辑于 2022-09-07 - 来自专栏数据科学CLUB
用Python预测疫情发展
最近，在报道疫情的众多新闻中，相信大家也看到过一些来预测新型冠状病毒会导致感染肺炎的人数。你一定好奇，这个人数要怎么预测呢？预测人数又有什么用呢？ 运行代码完成计算，我们利用matplotlib的pyplot来画出感染者的随天数的变化曲线： fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,4)) ax.plot(i, c='r' * lamda * (1.0 - i[t]) - gamma*i[t] 运行代码，我们画出曲线（代码和SI模型的画图完全一样）： fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,4) 到这里，虽然不准确，我们也可以先用SIR模型来分析一下此次疫情，武汉新型冠状病毒的传染病动力学！ 模型有了，其实就是确定参数的问题。一开始就有人做了这个工作： ? np.zeros([T]) # contact rate lamda = 0.5 # recover rate gamma = 0.0821 # exposed period sigma = 1 / 4
2.8K20发布于 2020-06-12 - 来自专栏AngelNI
python制作中国疫情地图
快开学了啊 pyhton制作中国地图 根据百度中国新型冠状肺炎疫情数据绘制（数据更新至 2020.02.01 21:21），通过python编写程序生成地图，再通过对HTML文件代码重改编写完成。
1.5K10发布于 2020-04-16 - 来自专栏Python 知识大全
简洁疫情查询服务上线
为了方便大家能及时跟进本次疫情的进展情况，我开发了一个疫情查询服务。 这次增加 全国疫情 疫情地图 全国趋势图 实时播报 使用说明： 只需要给公众号发送省份名称就可查询到该省各大城市的情况 ?
60010发布于 2020-02-21 - 来自专栏音视频技术学习笔记
后疫情时代的思考
后疫情时代的机遇与挑战： 疫情对经济的影响是短暂的，对习惯和观念的改变是长期的，抓住观念的改变才有可能进入一个全新的赛道，case by case只能挣短钱、快钱，比如做口罩就是快钱，只是一时的响应市场短缺 全球化加速，tiktok上，有个商家“动力沙”做儿童玩具，疫情期间销售量增长了近200% （东南亚Tiktok用户一般会引导到LAZADA、shopee、Qoo10成交，欧美引导到YouTube再到AMAZON 中国率先走出疫情困局，恢复生产，将会有更多的平台和产品向全世界输出。 工作与合作模式的改变，疫情期间中小、微小企业濒临破产，武汉有很多门店强依赖每个月的流水，两个月都没挺住就关门了。 一方面，疫情期间沉淀下来的工程效率、协作软件，可以高效的组织人力协作，另一方面社会各方经过几个月的适应，已经习惯了线上会议、线上卖货，线上签约等等。 这次疫情，保险医疗行业可能蓬勃发展，储蓄理财，消费观念可能都会改变，月光太可怕，大排量汽车等不理性的消费没必要，够用就好，能省就省。 toG相关行业。toG指对接政府，比如新基建项目。
66220发布于 2020-05-26 - 来自专栏用户8057608的专栏
疫情之下，循环之路开启
—R.J.帕拉西奥《奇迹男孩》 疫情之下，最容易受到影响的群体，就是学生群体。 ? 疫情虽在，学习不断。 ? ? ? 导言：希腊哲学家Zeno曾经说“运动是不可能的。 那么我们便可以写一个程序来证明，假设箭第一次走完一半的路程时间为1秒，然后每1/2秒走完剩余距离的一半，然后再用1/4秒走完剩余距离的一半...那么我们可以用下面的这个式子来表达总时间： 1+1/2+ 1/4+1/8+...
91230发布于 2020-12-16 - 来自专栏开心鸭数据分析
疫情在家怎么高效工作？
4.去想想你可以学习新的技能 新鲜的事物会给人带来活力，把一部分注意力放在我可以学习新的技能去打败挫折上，会给自己增加工作动力。 5.告诉自己YES YOU CAN 增加毅力，下定决心做长远的目标。
40531发布于 2020-10-26 - 来自专栏火星娃统计
python苦短-世界疫情地图
爬取世界疫情地图 概述 从腾讯疫情地图上爬取世界疫情患病情况，并绘制统计地图 代码来自B站python学习者 代码 # 导入需要的数据库 import json # 处理json格式 import jsonpath 请求资源 resp=requests.post(url) # print(resp.text) # 建立国家字典，用来匹配疫情数据进行绘图 nameMap={ "Somalia": "索马里", 将两列数据进行合并 print(data_list) # 可视化 map=Map(opts.InitOpts(width='1600px',height='900px')).add(series_name="世界疫情地图 label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))# 不显示国家名 map.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="世界疫情 visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=10000000,is_piecewise=True))#设置图例，分患病人数进行颜色绘制 map.render("世界疫情分布情况
1.4K20发布于 2020-09-15
腾讯云开发者
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