示例格式： date county state fips cases deaths 2022/1/1 Autauga Alabama 1001 11018 160 2022/1/1 Baldwin Alabama 1003 39911 593

思路 第一步，画出现有数据的散点图，大致了解其分布规律 第二步，利用现有数据拟合出曲线，求解拟合曲线的参数 第三步，利用拟合曲线对未来预测 下面严格按照这散布走模式进行 第一步 散点图 按照时间序列将确诊病人数在坐标轴上描出散点，同时添加坐标的标签，顺便更改横坐标的刻度标签，使得其看起来像随时间变化而变化的。   #散点图 fig=plt.figure(figsize=(16,8)) #建立画布 ax=fig.add_subplot(1, 1, 1) ax.scatter(t,confirm, color=k, label=确诊人数) #真实数据散点图 ax.set_xlabel

新冠病毒肺炎疫情确诊数据，包括全国，省，市 从1.11日开始的每日确诊人数，治愈人数等数据，已经进行了整理，最新的数据也可以联系作者

全球截止到4月19日的新型冠状肺炎确诊数据。转载自https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19/tree/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series