python疫情分析论文(Python省疫情分析)

Python作为一种高级编程语言，在信息处理和数据分析上拥有很大的优势。在疫情流行时，我们可以利用Python来完成省疫情分析，从而更好地掌握疫情的动态。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv('province.csv') #读取数据
province = data['province']
confirmed = data['confirmed']
recovered = data['recovered']
deaths = data['deaths']
# 确诊人数和痊愈人数
plt.figure(figsize=(10,5))
plt.plot(province, confirmed, label='Confirmed')
plt.plot(province, recovered, label='Recovered')
plt.title('Province Confirmed and Recovered', fontsize=14)
plt.xlabel('Province', fontsize=12)
plt.ylabel('Number of People', fontsize=12)
plt.xticks(rotation=45)
plt.legend()
plt.show()
# 死亡人数
plt.figure(figsize=(10,5))
plt.plot(province, deaths, label='Deaths', color='red')
plt.title('Province Deaths', fontsize=14)
plt.xlabel('Province', fontsize=12)
plt.ylabel('Number of People', fontsize=12)
plt.xticks(rotation=45)
plt.legend()
plt.show()
# 确诊人数和死亡人数
plt.figure(figsize=(10,5))
plt.plot(province, confirmed, label='Confirmed')
plt.plot(province, deaths, label='Deaths', color='red')
plt.title('Province Confirmed and Deaths', fontsize=14)
plt.xlabel('Province', fontsize=12)
plt.ylabel('Number of People', fontsize=12)
plt.xticks(rotation=45)
plt.legend()
plt.show()

以上Python代码通过Pandas读取数据，使用Matplotlib绘制图表，展示了不同省份的确诊、痊愈、死亡人数信息，并可通过旋转横坐标轴标签的方式更好地展示。通过Python进行省疫情分析，可以更直观、客观地了解疫情动态，有利于抗击疫情，保护人民健康。