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通过Python对2019-nCoV疫情确诊数据进行拟合和预测。

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简介：
首先，需要绘制当前数据的散点图，以便初步掌握其整体分布的规律。其次，运用现有的数据，进行曲线拟合，并求解出所拟合曲线的参数。最后，基于拟合得到的曲线，对未来的趋势进行预测，并严格遵循这些散布模式。具体而言，第一步绘制散点图时，将确诊病人数按照时间序列在坐标轴上描绘出散点；同时，务必添加坐标轴的标签以及修改横坐标的刻度标签，以呈现出随时间变化的趋势。

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    本研究采用经典的SIR（易感-感染-移除）数学模型对新冠疫情传播趋势进行定量分析与预测，旨在为公共卫生决策提供科学依据。 我们通过线性SIR模型计算出封闭系统中的精确解，并得到累计病例数与时间的关系。利用该关系及实际的累计确诊病例数据进行拟合后，获得了传染率参数a、恢复系数b以及初始易感人数的估计值。基于这些参数和公开的历史数据，本段落提出的传染病动力学模型能够很好地模拟当前疫情的发展情况，并准确预测未来趋势。 此外，数据分析显示了各级政府防控措施的有效性及人们的防范意识对疫情发展的影响。根据我们的模拟结果，在加强宣传力度、增强隔离措施和个人卫生习惯的同时提高防护意识的情况下，可以显著延缓疫情的扩散并减少感染人数。
     
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