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利用Python爬取关于新型冠状病毒的“谣言”新闻，并进行数据分析。

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简介：
一、获取数据所需的时间非常短，无需复杂操作，可以直接复制以下代码： ```python import requests import pandas as pd class SpiderRumor(object): def __init__(self): self.url = https://vp.fact.qq.com/loadmore?artnum=0&page=%s self.header = { User-Agent: Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 11_0 like Mac OS X) AppleWebKit/604.1.38 (KHTML, like ```

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  • 利用Python爬取和分析关于新型冠状病毒的“谣言”新闻数据
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    本项目旨在运用Python技术采集并分析有关新冠病毒的虚假信息，通过数据处理与可视化揭露谣言特征及传播规律。 一、爬取数据话不多说了，直接上代码（copy即可使用） ```python import requests import pandas as pd class SpiderRumor(object): def __init__(self): self.url = https://vp.fact.qq.com/loadmore?artnum=0&page=%s self.header = { User-Agent: Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 11_0 like Mac OS X) AppleWebKit/604.1.38 (KHTML, like } ```
     
  • 用Python模拟预测新型冠状病毒肺炎数据
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    本项目利用Python编程语言和相关数据分析库，建立模型来模拟与预测新型冠状病毒肺炎的传播趋势及影响因素，为疫情防控提供参考依据。 大家还好吗？背景就不再赘述了。本来我计划初四上班的，但现在推迟到了2月10日。这是我工作以来最长的一个假期了。可惜现在哪儿也去不了。在家闲着没事，就想用Python来模拟预测一下新冠病毒肺炎的数据吧。要声明的是本段落纯属个人娱乐，并不代表实际情况。 采用SIR模型进行分析：其中S代表易感者，I表示感染者，R则为恢复者或康复状态的人群。染病人群作为传染源，在一定几率下会将疾病传给易感人群；同时他们也有一定的概率被治愈并获得免疫能力或者不幸死亡。一旦易感人群感染了病毒，则他们会成为新的传染源。 模型假设条件如下： 1. 不考虑人口出生、死亡和迁移等变化，即总人口数量保持不变。 2. 假设在时间t时，一个病人与易感者接触后必定具有一定的传播能力。
     
  • Python代码_新型冠状病毒模拟器
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    新型冠状病毒模拟器是一款利用Python编程语言开发的仿真工具，旨在通过数学模型预测和分析新冠病毒传播趋势及防控措施的效果。 最近新冠在神州大陆肆虐，全国上下一心抗击疫情。作为一名程序员，我也希望能为抗疫贡献一份力量。钟院士一直建议大家不要出门，减少人口间的流动。因此我开发了一个新型冠状病毒仿真器代码，并提供一键部署功能，以便快速运行和研究疫情发展情况。
     
  • 基于Python的2019新型冠状病毒肺炎预测
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    本研究利用Python编程语言构建模型，旨在预测和分析2019年新型冠状病毒肺炎疫情的发展趋势，为疫情防控提供数据支持。 本段落将详细探讨如何利用Python进行2019新型冠状病毒肺炎（COVID-19）的预测，并介绍两种方法：经典传染病动力学模型SEIR（易感-暴露-感染-康复）以及长短期记忆网络（LSTM）神经网络。这两种方法在流行病学和机器学习领域都有广泛应用，为疫情预测提供了有力工具。 首先了解SEIR模型。该模型是一种数学模型，用于模拟疾病在人群中的传播过程。在这个模型中，人群被分为四个状态：易感者（S）、暴露者（E）、感染者（I）以及康复者（R）。通过一系列微分方程描述这些群体之间的转换关系。例如，易感个体可能因接触而变为暴露者；暴露者经过潜伏期后转变为感染者；感染一段时间后恢复为康复状态。调整模型参数如传染率、康复率等可模拟不同干预措施的效果。 接下来转向LSTM神经网络的介绍。这是一种特殊的循环神经网络（RNN），特别适合处理时间序列数据，例如疾病的传播情况。在预测COVID-19疫情时，LSTM能够从历史病例中学习模式，并据此预测未来感染人数的变化趋势。通过“门”结构控制信息流动的方式解决了传统RNN中的梯度消失问题，在长期依赖性任务上表现更优。训练LSTM模型需要输入过去的数据并输出未来的预测值。 在实际应用中，SEIR模型和LSTM网络可以结合使用。利用SEIR模型分析疫情初期数据以了解疾病传播动态及影响因素；然后将这些结果作为LSTM网络的输入来进一步提高预测精度。通过调整参数模拟不同防控策略对疫情的影响，为政策制定提供依据。 开发过程中通常会编写Python代码，其中涉及如`pandas`库处理数据、使用`matplotlib`和`seaborn`进行可视化呈现、利用`scipy`或`numpy`执行数值计算以及借助于深度学习框架（例如Keras或TensorFlow）构建LSTM模型。项目文件可能包括用于数据预处理的脚本，定义网络结构的代码段落，训练及预测函数和结果展示图表。 这种跨学科合作展示了Python在疫情预测中的强大功能，结合流行病学理论与机器学习技术为应对公共卫生危机提供了科学依据。通过深入研究并应用这些方法和技术，我们能够更好地预测和控制传染病传播趋势，从而保护公众健康。
     
  • 新型冠状病毒肺炎疫情确诊病例数据
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    本页面提供最新的新型冠状病毒肺炎疫情的确诊病例数据，包括新增、累计及分布情况等信息，帮助用户及时了解疫情动态。 新冠病毒肺炎疫情确诊数据已经进行了整理，包括全国、省、市从1月11日开始的每日确诊人数和治愈人数等数据。最新的数据可以联系作者获取。
     
  • 利用Python进行不同年龄段新冠病毒感染人数的数据可视化分析
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    本研究运用Python技术，对各年龄组新冠病毒感染数据进行了详尽的可视化分析，旨在揭示疫情下不同年龄段人群的感染趋势与特点。 大家好，我是Alvin Han。我出于兴趣自学Python已有5个月时间了。最近鉴于全球新冠病毒的流行情况，我想做一个用Python编写的数据可视化项目，展示各年龄段的新冠病毒感染人数（这也是我们Data mining课程的大作业）。由于刚刚开始学习Python不久，我的代码显得有些稚嫩和不成熟，希望能够得到大家的帮助与指导来改进这段代码。我是Python编程的新手，请各位前辈多多指教！
     
  • 利用SIR模型分析某市新型冠状病毒疫情发展趋势（MATLAB）
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    本研究运用SIR数学模型并借助MATLAB工具，深入探讨和预测某市新型冠状病毒疫情的发展趋势，为疫情防控策略提供科学依据。 以前写的课设使用了2020年6月到12月的数据，并包含代码和数据集。因为需要清理文档，所以上传了一份以作记录。
     
  • 使用Python爬虫和Pyecharts 1.7版本制作新型冠状病毒疫情地图
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    本项目运用Python编写爬虫程序获取最新新型冠状病毒疫情数据，并利用Pyecharts 1.7版本绘制动态疫情分布地图，帮助用户直观了解各地疫情状况。 需知：（1）pyecharts 1.x版本以上的地图制作与pyecharts 1.x版本以下的地图制作有所不同，更新 pyecharts 后在低版本下的一些方法将无法使用，并且它们不是相互兼容的。（2）若需要了解如何在 pyecharts 1.x 版本以下绘制疫情地图，请参考我博客中的相关内容。背景流程：（1）通过 Python 爬虫获取疫情信息数据；（2）对爬取到的数据进行处理；（3）利用这些数据绘制疫情地图。（1）爬虫获取数据：从丁香园-丁香医生的疫情网页中抓取相关详情，网址为 https://3g.dxy.cn/newh5/view/pneumonia_。
     
  • 中文谣言新闻数据集
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    《中文谣言新闻数据集》是一项针对中文环境下的谣言信息进行收集、分类和标注的工作成果，旨在提供给研究者用于开发识别谣言的技术模型。 该数据来源于新浪微博的不实信息举报平台，并涵盖了从2009年9月4日至2017年6月12日期间共31,669条谣言。 具体字段解释如下： - rumorCode：每一条谣言的独特编码，可以通过此编码直接访问到相关的举报页面。 - title：被举报的谣言标题内容。 - informerName：发起举报者的微博用户名。 - rumormongerName：发布该谣言的微博用户名。 - rumorText：具体的谣言内容描述。 - visitTimes：该条谣言在平台上的浏览次数统计。 - result：关于此谣言的审核结果信息。 - publishTime：举报者提交举报的时间点。
     
  • 用Python编写了新型冠状病毒疫情传播模拟程序
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    该简介描述了一个利用Python编程语言开发的新型冠状病毒疫情传播模型。此模型旨在通过计算机仿真研究新冠病毒在人群中的扩散情况，以帮助研究人员和政策制定者理解并预测不同干预措施的效果。 病毒传播仿真程序可以用 Python 实现。 概述 B 站 UP 主 @ele 实验室制作了一个简单的疫情传播模拟程序，强调了居家隔离的重要性，并且公开了源码。 由于该程序是用 Java 编写的，起初我并未特别关注。后来看到有人解析代码后发现我也能理解其中的内容，于是开始思考如何使用 Python 来实现类似的功能。 Java 版程序浅析 在 Java 版的模拟中，每个人被表示为一个包含（x, y）坐标的点，并且每个个体有一个状态。 ```java public class Person extends Point { private int state = State.NORMAL; } ``` 在这个模型里，每一轮迭代都会更新每个人的坐标和状态。