全球covid19疫情可视化分析数据集
2021-06-14 18:04:36 4.31MB 数据可视化
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全球covid19疫情可视化分析文件
2021-06-12 15:02:16 400KB 数据可视化
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Week4_GlobalForecast_COVID19 一个协作存储库,其中包含第4周Kaggle竞赛的全球COVID-19预测代码( ) 预测/预测主要使用InterpretML库完成,以查看所选要素之间的相关性。 要查看结果,请确保你已经安装了所有必需的包requirements.txt ,并运行experimental.ipynb从笔记本电脑的文件夹中。
2021-06-10 10:49:19 7.26MB JupyterNotebook
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These tweets are collected using Twitter API and a Python script. The tweets have #covid19 hashtag. Collection started on 25/7/2020, with an initial 17k batch and will continue on a daily basis. 这些推文是使用Twitter API和Python脚本收集的。这些推文带有#covid19标签。收集于2020年7月25日开始,最初的批次为17,000,并且每天都会继续收集。 covid19_tweets.csv
2021-05-30 01:30:42 27.84MB 数据集
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Covid19动作 Covid19 Action是Github Action,它在土耳其的covid19数据更新时通过Twilio发送SMS。 截屏 要求 Twilio试用版或升级版帐户。 公开或私有的Github回购。 用法 分叉此仓库。 如果您有试用版twilio帐户,则应指定以发送短信。 转到分叉的仓库的“设置”选项卡,然后从左侧边栏中导航到“秘密”。 根据您的信息创建机密: MSISDN_RECEIVERS_DELIMITED_WITH_SEMICOLON=+905311234567 ; +905531234567 MSISDN_SENDER=+10987654321 TWILIO_ACCOUNT_SID=AC123456ytfd3123456ytre12345612345 TWILIO_AUTH_TOKEN=7f123456ab56331cd245412312312356
2021-05-07 13:03:25 55KB JavaScript
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CXR-covid19.pptx
2021-04-29 01:33:43 3.71MB 新冠 CXR
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使用python烧瓶进行Covid 19生长速率可视化。 数据源 约翰·霍普金斯大学系统科学与工程中心(CSSE)提供的COVID-19数据存储库 如果您觉得这很有用,请贡献: BTC:3Egg2GsyYievwEiiyUkLN2DaokZ27XUS9Y ETH:0x71a54911Ad33A8D43950E9999F27D8fCe956f7cf XMR:839uwCZuZp8ESNdZ5YtCujcQw7WEhcBvPMUaBRV5pqdoP8LxgyLtx27KYxEMMAWQog4suatDGAVerRRLMNB3QZNXTqrBbPL 狗:D6NEgAuTYcaeddCGQqFDMWTNRaGMcYreG5
2021-04-03 22:05:37 10KB Python
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COVID19互动式Flexdashboard应用程序 此应用程序是约翰·霍普金斯大学彭博公共卫生学院的公共卫生数据科学课的作业。 该应用程序的时间(时间序列)数据来自有关结果的单个数据可在此处找到: 和。 该应用程序是使用针对的框架构建的。 应用程序布局是使用软件包生成的,并且图表和地图使用 , 和 ,所有这些都可以通过其相应的R软件包进行访问。 欢迎您提出反馈和建议! 以获取联系信息,或联系。 该应用程序的链接可以在找到
2021-04-01 20:43:15 1KB
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Covid19_ARIMA-预测 目标 该项目的目的是使用ARIMa模型来预测2021年2月11日至2021年3月3日北卡罗莱纳州,北达科他州,内华达州,新罕布什尔州和新泽西州的COVID-19病例和死亡 脚步: 使auto.arima(p,d,q)x(P,D,Q)模型适合每个州的病例和死亡的两个时间序列 适合被认为合适的替代ARIMA模型 对最佳模型的预测结果取平均值,对替代模型子集的预测结果取平均值
2021-03-31 10:06:29 10KB R
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来自洛杉矶县的COVID-19数据 下面的图显示了有关洛杉矶县COVID-19病例的信息,以及为了重新开放学校必须满足的阈值。 数据来自并使用Gi​​thub Actions每六个小时自动更新一次。 下图显示了洛杉矶县每100,000例病例。 水平线对应于“中度”,“实质性”和“广泛传播”感染的状态定义。 有关详细信息,请参见[加州更安全的经济蓝图]]( )。 所在县进入实质(红色)级别至少两周后,学校可以重新开放以面对面授课。 在制定《更安全的经济蓝图》之前,重新开设学校的门槛是根据之前14天(每100,000个)的总和得出的。 下图显示了此数据,由于它可以洞察当前活动的COVID-19感染数量,因此仍然有用。 该站点是由Sina Booeshaghi,Ingileif Hallgrimsdottir和Lior Pachter开发的。
2021-03-17 15:11:50 800KB JupyterNotebook
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