2020年初，新型冠狀病毒（COVID-19）在全球范圍內(nèi)迅速傳播，切斷了許多國家和地區(qū)之間的聯(lián)系。為了更好地了解COVID-19的傳播情況，全球各地的數(shù)據(jù)科學家使用Python分析了疫情數(shù)據(jù)。

下面是一個簡單的Python腳本，用于讀取國家/地區(qū)的COVID-19數(shù)據(jù)，并將其可視化：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 讀取數(shù)據(jù)
data = pd.read_csv('covid_data.csv')
# 取最新日期的數(shù)據(jù)
latest_date = data['date'].max()
latest_data = data[data['date'] == latest_date]
# 根據(jù)確診人數(shù)排序
sorted_data = latest_data.sort_values(by='confirmed', ascending=False)
# 繪制條形圖
plt.bar(sorted_data['country'], sorted_data['confirmed'])
plt.xticks(rotation=90)
plt.xlabel('Country')
plt.ylabel('Confirmed Cases')
plt.title('COVID-19 Confirmed Cases by Country ({})'.format(latest_date))
plt.show()

這個腳本使用Pandas庫讀取了一個.csv文件，該文件包含每個國家的COVID-19數(shù)據(jù)。然后，它選擇最新日期的數(shù)據(jù)，按確診人數(shù)排序，并使用Matplotlib庫繪制了條形圖，顯示每個國家的確診病例數(shù)。

Python在COVID-19研究中的應(yīng)用不僅限于數(shù)據(jù)可視化。Python還廣泛用于開發(fā)機器學習模型，用于預測病例數(shù)量、確定COVID-19的傳播模式以及識別新的藥物治療方法。

總體而言，Python的使用為COVID-19疫情研究帶來了重要的進展，有助于我們更好地理解這個疾病在全球范圍內(nèi)的傳播情況。