用Python制作疫情动态图，看懂疫情变化趋势再也不难

也被广泛应用于疫情数据分析和可视化展示。

程序，可以通过爬取疫情数据和可视化库，制作一个疫情动态图

```port requestsportdas as pdportatplotlib.pyplot as pltportatplotlibimationimation

爬取疫情数据/app/data/list-total?t=318920251246'

res = requests.get(url)()

data_dict = res_dict['data']aaTotal']aeadex=[0])

绘制动态图

fig, ax = plt.subplots()um)

ax.clear()aafirm'], 'r-', label='确诊')aa_data['suspect'], 'b-', label='疑似')aa_data['heal'], 'g-', label='治愈')aa_data['dead'], 'k-', label='死亡')d(loc='upper left')tsize=16)tsize=12)tsize=12)

iimationcnimationesgeaterval=500)

plt.show()

dase格式，方便进行数据可视化。接着，我们使用Matplotlib库绘制动态图，通过不断更新图表中的数据，实现动态效果。

imationcnimation函数，我们可以将动态图播放起来。

编程技巧和数据可视化库，但只要掌握了相关技能，就可以轻松制作出直观、易懂的疫情动态图，帮助人们更好地了解疫情变化趋势。

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