利用了requests包爬取腾讯实时疫情数据，并对疫情数据做了清洗和分析，对数据分析的结果实现了可视化。压缩包内有源代码和报告。

点赞、关注再看，养成良好习惯 Life is short, U need Python 初学Python，快来点我吧 案例：Python爬取新冠肺炎实时数据及其可视化分析 作者：PyQuant 博客：https://blog.csdn.net/qq_33499889 慕课：https://mooc1-2.chaoxing.com/course/207443619.html 本案例适合作为大数据技术基础课程中数据爬取、清洗以及可视化部分的配套教学案例。通过本案例，能够达到以下教学效果： 培养学生爬取网站数据以及数据清洗、加工处理的能力。 案例中通过Python第三方库request获取网站实

大专院校新冠肺炎疫情防控技术方案

新冠肺炎机器学习挑战赛代码

本文基于目前公开的全球新冠肺炎疫情的数据，通过建立适当的传染病模型，对“流行”和“大流行“给出界定。考虑到患者从感染新型冠状病毒到发病有一定的潜伏期，在传统SEIR模型的基础上，对模型进行了一定的修改。

目的:新型冠状病毒肺炎具有传播能力强、检测准确率低、治疗难度大等特点,对我国乃至全世界人类健康和社会安全造成了巨大威胁。新冠肺炎目前没有特效药物,因此,需要比较各类药物对新冠肺炎的治疗效果,为重症肺炎患者的治疗提供参考。方法:本文选取某院1 384名重症出院患者作为数据集,提取最广泛使用的三类药物作为训练特征,构建基于药物使用情况预测患者治愈率的多个机器学习模型,最后基于综合性能最优的模型,分析三类药物对于治愈率的重要性。结果:年龄是影响治愈率的最重要因素;激素类药物在所有药物中影响占比最大,中成药的疗效也非常突出。结论:相对于传统的针对单个药物药效的统计学研究方法,机器学习可以将所有药物药效

为了帮助临床医师和药师便捷了解这些药物的作用特点、用法用量和注意事项，确保新冠肺炎患者的安全、合理用药，提高救治效果。湖南省药学会、湖南省医学会临床药学专业委员会，组织一线临床药师，全面收集、整理资料，汇总编写了药物信息汇编（第一版）。新冠肺炎诊疗方案治疗药物信息汇编（第一版）的发布，犹如一支抗“疫”信息分队，在临床应用和实践的过程中，发挥了积极的作用，首战告捷。然而，由于对于新冠肺炎的认知尚属于探索阶段，目前治疗中暂无特效药，根据不断完善的诊疗方案，新冠肺炎诊疗方案治疗药物信息汇编（第二版）在第一版的基础上做了增补。西药部分新增了4个抗病毒药物，3个抗菌药物以及胸腺素、乌司他丁、维生素C、甘

资源主要是完成对COVID-19的分类识别，包括COVID图像数据集，数据降维算法PCA,LLE,PCA_LLE组合算法，利用SVM对图像进行分类识别，识别率超过80%，并且对算法性能进行优化比较，包括时间、算法最优参数选择（LLE的维度与邻域）、SVM的最优分类等等，是一个比较完整的课题实验。如有实验思路问题可私信。

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效果预览 爬取最新截止日期各个省累计确诊数据，并绘制地理分布图 代码实现 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import json import requests #装了anaconda的可以pip install pyecharts安装pyecharts from pyecharts.charts import Map,Geo from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import GeoType,RenderType # 绘图包参加网址https:/