** Warnung! Dieser Artikel enthält nicht mehr Informationen als "Ich habe versucht, die Daten grafisch darzustellen". ** ** **
Das Zentrum für Systemwissenschaft und Systemtechnik der John Hopkins University hat eine CSV der Anzahl der Infizierten in jedem Land zusammengestellt. https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
#Lesen Sie CSV-Daten mit Pandas.
data = pd.read_csv('COVID-19/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_19-covid-Confirmed.csv')
confirmed = [0] * (len(data.columns) - 4)
days_from_22_Jan_20 = np.arange(0, len(data.columns) - 4, 1)
#Prozessdaten
for i in range(0, len(data), 1):
if (data.iloc[i][1] == "Japan"):
print(str(data.iloc[i][0]) + " of " + data.iloc[i][1])
for day in range(4, len(data.columns), 1):
confirmed[day - 4] += data.iloc[i][day]
print(days_from_22_Jan_20)
print(confirmed)
#In Matplotlib gießen
fig = plt.figure(1, figsize=(1.6180 * 4, 4))
axes = fig.add_subplot(111)
axes.set_xlabel("days from 22, Jan, 2020")
axes.set_ylabel("Comfirmed (JP)")
plt.grid()
axes.plot(days_from_22_Jan_20, confirmed, "o-", color="orange")
plt.show()
Dies ist (Stand 10. März 2020).
Ich habe das Gefühl, dass die horizontale Achse 25-40 linear ist und sich erstreckt, aber es scheint, dass ich auf eine etwas andere Linie gekommen bin als um 41-. Ich bin mir immer noch nicht sicher, ob dies eine gerade Linie mit einer großen Steigung oder eine logistische ist. Ich frage mich, warum es überhaupt gestiegen ist. ((Ich schrieb, dass es nicht mehr Informationen enthält als "Ich habe versucht, die Daten grafisch darzustellen", aber ich begann zu überlegen, indem ich mir die Daten ansah. Ich mag es nicht!))
--Wie Daten aus anderen Ländern → Bitte ändern Sie Japan in der 11. Zeile in USA oder Festlandchina. ――Wie sieht die Grafik aus? → Bitte reinigen Sie es selbst. ――Stellen Sie Datum und Uhrzeit auf der horizontalen Achse ein → Ich werde es tun, wenn Sie mir mit einem japanischen Bank-Ticket ungefähr 3000 Yen geben!