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    Hans Rosling Charts Matplotlib 绘制

    动态的图表拥有静态图表不能比拟的优势,能够有效反映出一个变量在一段时间的变化趋势,在PPT汇报演讲中是一大加分项,而在严谨的学术图表中则不建议使用。统计学家Hans Rosling在TED上关于《亚洲何时崛起》的演讲,其所采用的数据可视化展示方法可谓是近年来经典的可视化案例之一,动态的气泡图生动的展示了中国和印度是如何在过去几十年拼命追赶欧美经济的整个过程。可以说,Hans Rosling 让数据变得不再枯燥无味,使其生动的展示在大众面前,为了对这位伟大的统计学家的怀念(Hans Rosling 于2017年2月7日离开了这个世界), 本次教程将使用Python 经典的可视化库Matplotlib再现这经典的动态气泡图,或者说Hans Rosling Charts。

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    基于PyEcharts的COVID-19疫情可视化分析

    将国家或地区的数值信息映射到地图上,通过颜色变化来表示数值的大小或范围。颜色地图适合带有地理位置信息的数据的展现,将颜色和地图相结合,直观显示数据的地理分布,通过颜色深浅容易判断数值的大小。下图显示的是截止到4月6日,中国各省市现有确诊人数地图,每个省市区域被赋予一种颜色,通过查看左下角的图例可以明确每种颜色对应的数值范围。我们可以看到图例中的颜色由下至上依次从浅到深,数值范围也相应地由小到大。通过地图可以非常直观地看到各省市现存确诊人数的多少,比如湖北的现存确诊还有几百人,北京、上海、广东等地由于境外输入病例的增加,还存在不少的现有确诊病例,安徽、广西、青海等地现有确诊病例已经清零。

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