疫情地图python全部课程(python中国疫情地图)

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大数据是不是特别难学,都要学哪些内容,有知道的吗?

大数据专业难度较大,建议本科毕业后再学,主要课程内容包括6大模块:

①java:一门面向对象的计算机编程语言,具有功能强大和简单易用两个特征。

②spark:专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。

③SSM:常作为数据源较简单的web项目的框架。

④Hadoop:分布式计算和存储的框架,需要有java语言基础。

⑤spring cloud:一系列框架的有序集合,他巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发。

⑤python:一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。

个人整理的大数据视频课

你可以考察对比一下南京课工场、北大青鸟、中博软件学院等开设有大数据专业的学校。祝你学有所成,望采纳。

北大青鸟中博软件学院大数据课堂实拍

「Python」使用Pyecharts生成疫情分布地图

最近受江苏疫情影响,好多小伙伴都居家办公咯!为了密切关注疫情动态,最近写了爬取疫情分布的脚本,参考上篇链接。

既然我们已经获得了相应的江苏各个地级市的疫情数据,那么我们如何来使用Python实现将数据可视化在地图上呢?

Apache Echarts 是一个由百度开源的数据可视化,凭借着良好的交互性,精巧的图表设计,得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言,很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时,pyecharts 诞生了。

简单来说,pyecharts具有以下特性:

3. Pyecharts 安装

使用pip进行安装如下:

因为我们需要使用pycharts绘制地图,此时我们还需要安装相应的地图文件包:

其中:

echarts-countries-pypkg 包为全球国家地图

echarts-china-provinces-pypkg包为中国省级地图

echarts-china-cities-pypkg 包为中国市级地图

安装完上述绘制地图相关的python包后,我们接下来开始画疫情分布地图。

首先,我们先来查看一段Pyecharts相关实现:

上述代码解释如下:

运行后会在当前目录生成 map_jiangsu_0803.html,用浏览器打开后结果如下:

当鼠标移动到对应区域后,会显示出对应地级市今日新增人数。

上述脚本虽然可以实现我们的功能,但是颜色灰灰的,太过于单调,接下来我们来想办法进行美化,实现代码如下:

代码解释如下:

运行后会在当前目录生成 map_jiangsu_0803_new.html,用浏览器打开后结果如下:

同理我们可以得到现有确诊人数分布如下:

进而我们可以得到累计确诊人数分布如下:

深圳那里可以查看疫情轨迹

1、打开手机上的高德地图app,点击首页搜索框,进入搜索页面。

2、搜索服务疫情地图打开新冠肺炎疫情地点地图。

3、然后可以进入疫情地图,查看最新疫情实时数据地图,通过日期提醒查看数据采集日期。

4、不同时间的新冠肺炎患者可以在左侧切换,根据相应的颜色在地图上找到分布位置。

5、点击左上角的城市,可以找到最新的疫情城市和地点。

如何查看疫情风险地区地图

1.打开高德地图app,找到首页底部或顶部的【搜索框】,点击搜索即可找到内容。

2.在搜索框输入【疫情地图】服务,点击【搜索】直接跳转到疫情地图。

3.在疫情地图的上方,你可以看到所有数据的获取和更新时间,你可以在地图上看到你所在城市的疫情发生地。

4.通过左边新的疫点时间和对应的彩色图标,在地图上识别出对应的疫点。

查看疫情风险区域的方法可以通过打开中央人民政府官方网站实现。打开中央人民政府官方网站,点击服务下的便民服务。然后点击疫情防控下的风险等级查询,选择要查看的区域,即可看到具体信息。

原创文章,作者:简单一点,如若转载,请注明出处:https://www.506064.com/n/127541.html

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