青海省疫情概况图表(青海省疫情最新通知)

本文目录一览：

• 〖壹〗 、...人均粮食不及美国的三分之一!疫情下,你吃的饱吗?各省粮食播种面积...
• 〖贰〗
  、数据分析入门教程|300分钟用Matplotlib打造疫情展示地图
• 〖叁〗、我们每天关注的疫情分布图是怎么做出来的?

...人均粮食不及美国的三分之一!疫情下,你吃的饱吗?各省粮食播种面积...

〖壹〗 、021年中国各省粮食播种面积情况黑龙江省：作为中国的粮食大省 ，黑龙江省在2021年的粮食播种面积达到了14663千公顷
，占全国粮食播种面积的137%，位居全国第一。河南省：河南省在2021年的粮食播种面积为10773千公顷 ，占全国粮食播种面积的158%，排名第二 。

〖贰〗、在疫情下
，从整体情况看，我国粮食供应有保障 ，居民基本能吃得饱
，但不同地区
、不同人群可能存在一定差异
。全球范围内，粮食人均消耗最大的地区通常集中在北美地区。

〖叁〗、中国粮食自给率不足的深层次原因源于资源禀赋约束 、消费需求变化
、农业生产挑战及世界环境因素的多重叠加 。 资源禀赋层面我国人均耕地面积不到世界平均水平的40% ，且耕地“非农化 ”“非粮化
”现象仍存
，大量征地、生态退耕等使耕地数量减少。

数据分析入门教程|300分钟用Matplotlib打造疫情展示地图

〖壹〗 、课程核心内容与结构课程分为五个阶段，逐步深入Matplotlib的核心功能 ，最终实现疫情数据地图可视化：阶段一：Matplotlib介绍与安装 Matplotlib介绍：Python中最基础的数据可视化库
，支持2D/3D图表绘制，广泛应用于学术
、商业和工程领域
。

〖贰〗、Basemap是Matplotlib的子包 ，用于在Python中绘制2D数据至地图。提供25种不同地图投影功能
，支持坐标转换 。包含GSSH（GSHHG）海岸线数据集及GMT格式的河流 、州和国家边界数据集
。内部使用GEOS库剪切海岸线和边界特征至所需地图投影区域。主要绘制方法 海岸线与边界 drawcoastlines（）：绘制海岸线 。

〖叁〗
、确认需求业务需求拆解：将分析目标拆分为不同层级和主题的任务，明确数据指标（如销售额、用户增长率）和标签（如时间 、地区） ，划分优先级
。例如，销售分析需优先展示区域业绩对比
，再细化到产品类别。数据质量验证：依据数据词典核对数据仓库中的指标定义，确保数据与业务逻辑一致 。

〖肆〗
、开发流程：数据清洗：处理缺失值、异常值（如用中位数替代极端值）
。维度选取：根据分析目标筛选关键指标（如用户留存分析中仅保留活跃天数 、登录频率）。图表映射：将数据字段映射至视觉元素（如用条形长度表示数值大小） 。交互设计：添加筛选器、联动功能（如点击地图区域后自动更新下方统计图表）
。

我们每天关注的疫情分布图是怎么做出来的?

〖壹〗
、随便找个网站 ，拔下来一份最新的疫情数据 点击开始制作图表--- 创建图表 --- 选取地图---标准中国地图 数据编辑--- 导入excel。即可将我们准备的疫情数据导入 4
，调整颜色 通过参数调整 。在值域中通过修改值域范围和控制器颜色。可以简单的做出一个还不错的图表
。另外，图说里面还有其他很多常用的图例。

〖贰〗、总结分析：对数据分析过程进行总结 ，包括数据来源 、分析方法
、主要发现等 。图表解读：对图表中的关键信息进行解读
，突出展示疫情的重点数据和趋势
。建议与展望：根据分析结果，提出针对性的建议或展望未来的发展趋势。

〖叁〗、使用小O地图的【地图可视化】功能 ，制作疫情风险热力图 。在小O地图中
，选取【地图可视化】-【热力图】
。导入包含风险等级（或相关权重）的Excel表格数据。根据数据生成热力图，通过颜色深浅表示风险等级的高低 。