资源内包含新冠肺炎的原始数据，测试集、训练集等，以及进行数据可视化分析及算法预测分析的源码文件（ipynb格式） 这份分析代码主要分为以下几个部分： - 全球趋势分析 - 国家（地区）增长 - 省份情况 - 放大美国：现在美国正在发生什么？ - 欧洲 - 亚洲 - 现在哪个国家正在复苏？ - 什么时候会收敛？通过S型拟合进行预测

##基于Springboot的新冠疫情可视化管理系统 ##技术路线 本项目有基于Springboot实现,前台基于百度echarts实现大屏可视化，后台管理系统由bootstrap框架实现，数据爬虫由python实现。 ##基础环境： JDK1.8、Maven、MySQL、IntelliJ IDEA ##功能介绍 可视化展示：包括新冠疫情大数据可视化分析大屏和全国疫情风险地区监测平台大屏 后台管理：对数据爬取的各类数据进行管理，包括国内疫情数据管理、省份疫情数据管理、省份各类数据管理、疫情新闻管理、风险地区管理、用户管理和大屏管理。 数据爬虫：通过python脚本实现对网上疫情数据实时爬取，并结合高德开放API获取地理坐标数据进行展示。

学习记录之新冠疫情可视化 学习目的 1.爬丁香园数据 2.可视化 *** 2.1.展示全国疫情地图 ***2.2.展示湖北疫情分布图 ***2.3.展示疫情增长趋势图 *一. 数据准备（根据爬丁香园网得到两个数据） 这里是爬虫丁香园的数据 爬虫的程序：模拟浏览器–>往目标站点发送请求–>接收响应数据–>提取有用的数据–>保存到本地。 爬虫的过程： 1.发送请求：这里用到requests模块，其作用是python实现的简单易用的http库，官网地址是： http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/） 2.获取响应数据（服务器返回的数据） 3.解析并提取数

基于AI Studio 需要用到 python 爬取丁香园数据 首先给出代码： import json import re import requests import datetime today = datetime.date.today().strftime('%Y%m%d') #20200315 def crawl_dxy_data(): """ 爬取丁香园实时统计数据，保存到data目录下，以当前日期作为文件名，存JSON文件 """ response = requests.get('https://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/