Advertisement

疫情数据可视化平台源码（简单易懂）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目提供一个易于理解和使用的疫情数据可视化平台源代码。它旨在简化用户对于全球新冠疫情统计数据的理解与分析过程。通过直观的数据展示和清晰的操作界面设计，使非技术背景人员也能轻松上手操作，并快速获取所需信息。 疫情数据可视化工具能够实时展示增长情况，并提供定点医院查询、新闻资讯查询以及数据上传等功能，适用于毕业设计项目。用户可以根据自己的需求对这些功能进行调整和优化。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 疫情数据可视化平台源码（简单易懂）
    优质
    本项目提供一个易于理解和使用的疫情数据可视化平台源代码。它旨在简化用户对于全球新冠疫情统计数据的理解与分析过程。通过直观的数据展示和清晰的操作界面设计，使非技术背景人员也能轻松上手操作，并快速获取所需信息。 疫情数据可视化工具能够实时展示增长情况，并提供定点医院查询、新闻资讯查询以及数据上传等功能，适用于毕业设计项目。用户可以根据自己的需求对这些功能进行调整和优化。
     
  • Python疫情数据可视化_疫情数据_Python_数据可视化_疫情
    优质
    本项目利用Python语言对疫情数据进行收集、处理和分析，并通过多种图表形式实现数据可视化展示。 通过时事数据可视化系统，可以清晰地了解全球疫情分布的情况及其密度，从而制定相应的应对策略。
     
  • Python疫情数据分析及可视化平台（含源码和数据库）151434
    优质
    本项目构建了一个基于Python的疫情数据分析及可视化平台，涵盖数据收集、处理与展示。附带源代码和完整数据库，便于学习和二次开发。 疫情分析与可视化平台信息系统的主要功能模块包括用户管理、用户行程记录、健康申报系统、疫情数据展示、每日新增病例统计以及相关政策发布。该系统的开发采用了面向对象的方法，并且能够满足实际使用的需求，完善了软件架构及程序编码工作。后台数据库主要采用MySQL进行存储，业务系统则利用Python框架和Django技术进行编写与开发，实现了所有功能。 本报告首先分析研究背景、作用及其意义，为后续工作的合理性奠定基础；接着详细探讨疫情分析与可视化平台的各项需求和技术问题，并证明了该系统的必要性和可行性。随后介绍了设计过程中所需的技术软件及设计理念，最后完成了系统的设计和部署运行工作。在信息化社会中，人们需要有针对性的信息获取途径，而这些途径的扩展正是大家努力的方向之一。然而由于视角的不同，人们往往会接收到不同类型的信息，这是技术上的一大挑战。 针对疫情分析与可视化平台存在的问题进行了研究，并开发设计出了该信息系统以解决问题。
     
  • Python疫情数据解析与可视化平台（含源代码和数据库）241007
    优质
    本项目为一个利用Python开发的疫情数据分析与可视化工具，包含完整的源代码及数据库。用户可实时获取、解析全球新冠疫情信息，并以图表形式直观展示。 1. 使用Python网络爬虫技术来获取全球疫情数据。 2. 利用Python与MySQL数据库进行交互操作。 3. 前端设计用于展示图文信息以及实现数据可视化功能。 4. 后台负责数据存储，对收集到的数据进行管理。 5. 数据库采用MySQL以确保可以安全地保存和处理相关资料。
     
  • Python疫情数据可视化与PyEcharts
    优质
    本课程聚焦于使用Python进行疫情数据分析和可视化，深入讲解利用PyEcharts库创建动态图表的技术，帮助学员掌握疫情数据展示的专业技能。 一：数据准备阶段此次数据所有来源均从这两个地方得到： 1. 腾讯各省份市的疫情接口； 2. 腾讯疫情历史每日数据接口和国外疫情数据接口。 二：工具和环境： IDE：Pycharm 第三方模块： 1. json 主要功能：处理接口数据； 2. requests 主要功能：获取接口数据； 3. pandas 主要功能：将数据保存为csv； 4. datetime 主要功能：文件保存时间； 5. pyecharts 版本 1.7.0，主要功能：数据可视化制作地图等。 环境 python3.7 浏览器：Chrome 三：具体功能实现： 1. 数据获取 def get_data(self):
     
  • Python疫情数据分析可视化
    优质
    本项目运用Python进行疫情数据的采集、分析及可视化展示，旨在通过图表清晰呈现疫情发展趋势与分布情况，为公众提供及时准确的信息参考。 以下是根据您的要求对给定的代码进行格式化后的版本： ```python import json import csv # 打开JSON文件并加载数据 with open(DXYArea-TimeSeries.json, r, encoding=utf-8) as file: infos = json.load(file) # 将数据写入CSV文件中，如果文件已存在则追加内容 with open(data.csv, a, newline=) as f: writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=[updateTime,provinceName,currentConfirmedCount,confirmedCount]) # 写入JSON中的每一行信息到csv文件 for info in infos: writer.writerow(info) ``` 请注意，上述代码片段中没有原始版本的逗号错误，并且添加了对每条记录写入CSV的操作。
     
  • 基于SpringBoot+MyBatis+ECharts+WebMagic的疫情数据分析可视化平台.zip
    优质
    本项目为一个利用SpringBoot、MyBatis、ECharts和WebMagic构建的数据分析与可视化平台，专注于疫情期间数据收集、处理及展示。 基于Spring Boot框架开发的程序可以作为毕业设计项目，并包含数据库文件。
     
  • 动态变化的疫情数据可视化
    优质
    本项目致力于通过直观的数据可视化技术，实时展示全球新冠疫情的发展趋势和分布情况，帮助公众更好地理解疫情动态。 疫情数据可视化（动态变化）用R进行数据可视化不需要任何外部文件，下面代码一步到位： ```r library(ggplot2) library(scales) library(gganimate) # 获取数据 raw_data <- jsonlite::fromJSON(http://ncov.nosensor.com:8080/api/) data <- raw_data$provincetotal_conf <- sapply(data$Nco, function(x) sum(x)) ``` 注意，上述代码中的`source(https://github.com/mcanouil/DEV/raw/master/R/theme_black.R)`部分涉及外部链接引用，如果需要使用主题设置，请手动下载或替换为本地文件路径。
     
  • 基于Flask与ECharts构建的疫情数据可视化平台项目.zip
    优质
    本项目为一个使用Python Flask框架结合前端ECharts工具开发的数据可视化应用，旨在展示和分析新冠疫情相关数据，帮助用户直观了解疫情动态。 本项目是基于Flask框架和ECharts技术搭建的疫情数据可视化平台。
     
  • Python Flask疫情数据可视化网站
    优质
    这是一个使用Python的Flask框架开发的数据可视化网站，专注于呈现和分析疫情相关信息，为用户提供清晰、直观的数据展示。 知识领域： 数据可视化、疫情数据分析、Web开发、Python编程技术 关键词： Python Flask、数据可视化、疫情数据、前端开发、后端开发 内容概要： 该资源是一个基于Python Flask框架的网站，用于展示全球疫情大数据，并通过图表和地理信息的形式进行直观的数据分析。用户可以查看感染人数、死亡人数、康复人数及疫苗接种情况等关键指标，帮助他们更好地理解全球疫情的发展趋势。 适用人群： 这个工具适用于对疫情数据感兴趣的公众群体，包括但不限于数据分析师、学生以及政府部门或媒体从业人员。 使用场景与目标： 在该网站上，用户能够获取到实时更新的全球范围内的疫情统计数据，并对其进行详细的分析。通过观察地理分布和时间序列的变化情况，帮助使用者做出科学合理的判断和决策。 其他说明： 为了确保信息的准确性与时效性，本项目需要持续从可靠的数据源处获得最新的疫情数据支持。