在全球新冠肺炎疫情肆虐的情況下， python 作為一款重要的編程語(yǔ)言，其在疫情分析方面的優(yōu)越性也得到了充分的展現(xiàn)。下面我們將介紹 python 在疫情分布可視化方面的應(yīng)用。

# 數(shù)據(jù)來(lái)源
import requests
url = 'https://lab.isaaclin.cn/nCoV/api/area?latest=1'
r = requests.get(url)
data = r.json()
# 數(shù)據(jù)處理
province = []
confirmedCount = []
for item in data['results']:
province.append(item['provinceShortName'])
confirmedCount.append(item['confirmedCount'])
# 可視化
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(province, confirmedCount)
plt.title('疫情分布圖')
plt.xlabel('省份')
plt.ylabel('確診人數(shù)')
plt.show()

通過(guò)以上代碼，我們可以輕松地獲取疫情數(shù)據(jù)，并通過(guò) matplotlib 庫(kù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的可視化處理。在省份為 x 軸，確診人數(shù)為 y 軸的散點(diǎn)圖上，我們可以明顯地看到全國(guó)各省市的疫情分布情況。

除此之外， python 還可以在實(shí)時(shí)獲取疫情數(shù)據(jù)方面發(fā)揮重要作用。例如，我們可以使用 requests 庫(kù)調(diào)取新浪的疫情數(shù)據(jù)接口，如下所示：

import requests
url = 'https://lab.isaaclin.cn/nCoV/api/overall?latest=0'
r = requests.get(url)
data = r.json()
print('截至', data['results'][-1]['updateTime'], '，全國(guó)確診人數(shù)為：', data['results'][-1]['confirmedCount'], '人。')

使用以上代碼，我們可以在終端上實(shí)時(shí)獲取全國(guó)總確診人數(shù)，并實(shí)時(shí)更新。

綜上， python 可以在疫情分布的數(shù)據(jù)處理和可視化方面發(fā)揮重要作用，為疫情防控提供可靠的數(shù)據(jù)支持。