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利用Python程序获取2019-nCoV疫情的实时追踪数据(包含.rar文件)。

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简介:
通过使用Python编程语言,可以获取2019-nCoV疫情的实时追踪数据,并以“基于python获取2019-nCoV疫情实时追踪数据.rar”的形式提供。该资源为最新版本,截至到2020年2月19日更新,包含涵盖全国范围内的疫情信息,以及每日新增病例数和每日累计病例数的详细统计数据。

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  • Python2019-nCoV最新动态RAR
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    本资源提供使用Python脚本实时抓取2019-nCoV疫情相关信息的数据包,方便研究人员和公众了解最新的疫情发展情况。 该文件包含基于Python获取2019-nCoV疫情实时追踪数据的代码。最新版本更新至2020年2月19日,包括全国范围内的每日新增和累计数据。
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    本研究运用Python编程语言对2019-nCoV的确诊病例数据进行了深入分析,包括数据拟合及未来趋势预测,以期为疫情防控提供科学依据。 第一步是绘制现有数据的散点图以了解其分布规律。首先,在一个16x8大小的画布上建立图形,并将确诊病人数按照时间序列在坐标轴上描出散点,同时添加坐标的标签并更改横坐标的刻度标签,使其看起来像是随时间变化而变化的数据。 ```python # 散点图 fig = plt.figure(figsize=(16, 8)) # 建立画布 ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) ax.scatter(t, confirm, color=k, label=确诊人数) # 真实数据散点图 ax.set_xlabel(时间) ```
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  • Python进行与可视化代码.zip
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