疫情地区分布图安徽/安徽疫情分布在哪些地方

疫情严重的十个省份分别是?

波及范围新一轮疫情共波及17个省份的43个城市 ，具体省份包括：江苏、湖南 、北京
、四川、辽宁 、云南、安徽
、广东、福建 、重庆
、河南、湖北 、宁夏
、海南、山东 、上海
、内蒙古自治区。首次发现感染者的城市：河南开封、湖北鄂州 、湖北咸宁 。

疫情严重的十个省份分别是 除了湖北
，疫情比较严重的省份有以下省份广东
、湖北、河南 、浙江、湖南
、安徽、江西
。各省疫情高发的地区是广东的深圳与广州。

中国疫情最严重的十个省是北京 、上海
、湖北、江苏 、浙江
、安徽、河南 、广东
、重庆和福建省 。根据相关公开信息显示截止到2022年12月31日中国疫情已排名前十的省份为北京、上海 、湖北
、江苏、浙江 、安徽、河南
、广东、重庆和福建省，是按照疫情感染人数来排名的。

Python数据分析实战:使用pyecharts进行数据可视化

〖壹〗 、使用pyecharts进行数据可视化的基本步骤如下：导入所需的包和模块
。准备数据。创建图表对象并设置初始选项 。添加数据到图表中
。设置全局选项和系列选项。渲染图表 。下面我将通过几个具体的例子来展示如何使用pyecharts进行数据可视化
。地图pyecharts特别适合绘制地图。

〖贰〗
、以下示例展示带有时间缩放的K线图 ，利用Python库pyecharts生成 。代码复现调试，注释补充
，确保实现准确效果
。

〖叁〗、由节点和连线组成，节点代表数据源或目的地 ，连线表示数据流动的过程。箭头方向和宽度直观反映数据流动的方向和量级 。数据可视化过程：使用Python中的pyecharts库创建桑基图
。准备数据
，包括节点名 、源节点
、目标节点、连线宽度等信息。通过pyecharts的函数调用，将数据转化为可视化图 。

〖肆〗 、以Python中的pyecharts库为例 ，创建桑基图的步骤简单明了。首先
，需要准备数据，包括节点名
、源节点、目标节点 、连线宽度等信息
。然后 ，通过pyecharts的函数调用
，将数据转化为可视化图。代码实现如下：（注：由于代码片段限制，实际示例代码无法完整展示 。

〖伍〗
、pyecharts中的词云图是一种强大且直观的数据可视化工具 ，用于呈现文字数据的频率和重要性
。其主要特点和优势包括： 直观性：通过词语的大小和颜色变化
，直观展示哪些词语最常见或最具影响力。 广泛适用性：适用于新闻热点分析、社交媒体分析 、品牌关键词分析等多种场景 。

截至8月18日24时新型冠状病毒肺炎疫情最新情况

〖壹〗、累计病例情况：截至8月18日24时，现有确诊病例7760例（其中重症病例24例）
。累计治愈出院病例225197例 ，累计死亡病例5226例，累计报告确诊病例238183例
，无现有疑似病例。累计追踪到密切接触者5009964人，尚在医学观察的密切接触者226831人 。

〖贰〗
、新增确诊病例：全国31个省（自治区、直辖市）和新疆生产建设兵团报告新增确诊病例46例
。境外输入病例41例 ，分布如下：天津11例
，广东10例，云南6例 ，上海5例
，福建4例，北京1例 ，内蒙古1例
，浙江1例，河南1例 ，四川1例。本土病例5例
，分布如下：江苏3例，上海1例 ，云南1例 。

〖叁〗 、截至2022年8月7日24时，河南省新型冠状病毒肺炎疫情情况如下：新增病例情况本土病例：新增本土无症状感染者25例
，具体分布为商丘市宁陵县13例
、梁园区5例、民权县4例，郑州市新郑市3例；无新增本土确诊病例和疑似病例
。境外输入病例：新增境外输入无症状感染者1例 ，无新增境外输入确诊病例和疑似病例。

〖肆〗 、累计治愈出院病例86267例 。累计死亡病例4636例。累计报告确诊病例91316例
。现有疑似病例11例。累计追踪到密切接触者1032227人
，尚在医学观察的密切接触者8987人 。无症状感染者情况：新增无症状感染者9例，均为境外输入
。当日转为确诊病例2例 ，其中境外输入1例。当日解除医学观察18例
，均为境外输入 。

〖伍〗
、截至4月8日24时，新型冠状病毒肺炎疫情最新情况如下：新增确诊病例：全国31个省（自治区、直辖市）和新疆生产建设兵团报告新增确诊病例1350例
。