在過去的一年里，全球范圍內(nèi)的疫情席卷而來，使得各行各業(yè)都受到了嚴(yán)重的影響。然而在這個(gè)時(shí)候，Python這門編程語言成為了展示疫情數(shù)據(jù)的重要工具。通過Python宏觀分析和可視化數(shù)據(jù)，研究人員可以更好地了解疫情的傳播情況和影響范圍。

下面是一個(gè)使用Python的代碼示例，通過讀取疫情數(shù)據(jù)的CSV文件，使用matplotlib庫繪制出了自2020年以來，世界范圍內(nèi)每天新增的病例數(shù)和死亡數(shù)的變化情況。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 讀取CSV文件并轉(zhuǎn)換為DataFrame對象
df = pd.read_csv('covid19.csv')
# 提取需要用到的列
df = df[['date', 'new_cases', 'new_deaths']]
# 將日期列轉(zhuǎn)換為datetime類型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
# 按日期升序排序
df = df.sort_values('date')
# 創(chuàng)建畫布和子圖
fig, ax = plt.subplots()
# 繪制每日新增病例和死亡數(shù)的變化曲線
ax.plot(df['date'], df['new_cases'], label='New Cases')
ax.plot(df['date'], df['new_deaths'], label='New Deaths')
# 添加圖例和標(biāo)簽等
ax.legend()
ax.set_title('Worldwide COVID-19 Daily New Cases and Deaths')
ax.set_xlabel('Date')
ax.set_ylabel('Number of People')
plt.show()

執(zhí)行以上代碼，將會得到如下的疫情數(shù)據(jù)展示圖表。

通過這個(gè)簡單的示例，我們可以看到Python在展示疫情數(shù)據(jù)方面的強(qiáng)大能力。疫情不僅是一種危機(jī)，也是一種挑戰(zhàn)，Python在解決這個(gè)挑戰(zhàn)的過程中也發(fā)揮著不可替代的作用。