背景介绍
年初，一场新冠肺炎疫情肆虐全球，新冠肺炎被世界卫生组织命名为-nCoV，其传染性和致病性较强，各个年龄段的人都可能被感染，其中老年人和体弱多病的人似乎更容易被感染，全球累计新冠病例已经接近万例，其中单个国家超过或接近万例的也有好几个，抗击疫情的形势不容乐观。新冠疫情的爆发席卷全世界各个国家，至今仍有许多国家确诊病例及死亡人数在不断的上升。作为某些世界发达国家，在这场灾难面前表现尤为艰难，成为目前全球确诊病例及死亡人数前列的国家。许多观点认为，西方国家之所以应对疫情迟缓，是因为民众对于疫情风险的漠视，对于风险的评估和预期不到位。然而事实上，新冠疫情肆虐不仅对人身生命安全造成了威胁，也对经济造成了巨大的冲击，全球金融市场出现大动荡，美国股指甚至出现了前所未有的三次熔断，各国经济都遭受了不同程度的冲击。此外，疫情对于主流舆论的影响也较为深远，抗击疫情成为了社会主流的舆论场。这场疫情给人类的生活和生产带来太多的教训和启示，也是一场难得的风险警示和教育课。Python数据分析和可视化
主要从以下二部分进行：第一部分：我们将对世界疫情现状进行分析，来展现世界疫情目前的严峻性
PythonPandas的数据采集分析
首先是数据采集部分，实验准备采集的是当前日期下的世界疫情情况，我们通过抓取某网站的疫情实时动态页面来获得各个国家的确诊人数、治愈人数和死亡人数并将其存入DataFrame里面。Python数据展示
以下是目前全球疫情确诊人数排名前21的国家：第二部分：主要运用数据可视化更加直观的分析全球疫情的各个方面和影响
PythonMatplotlib的数据采集图形可视化
Matplotlib绘图时，为了显示中文，需要单独指定中文字体：下载开源字体思源黑体
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