3.4 实践学习体验：新冠疫情数据的可视化

由于Python的特性，很多互联网高手都开发了支持各种类型应用的库函数。在实践机器学习算法的过程中，大部分的数据源都可以通过网络获得，这次的流行数据也是如此。因此，用Python读取数据的过程演示如下。

# pd.read_csv is the function to save the csv format file from web url.
pd.read_csv('https://github.com/datasets/covid-19/blob/master/data/countries-aggregated.csv ', parse_dates=['Date'])
countries = ['Canada', 'Germany', 'United Kingdom', 'US', 'France', 'China']

其中pd为提供的库，命令函数为read.csv(URL)，例如，直接进入URL抓取网络档案(逗号分隔的文本文件)，字段名为日期，分类国家为加拿大、德国、英国、美国、法国和中国。

图18.左边是原始数据，右边是读取后的格式化数据，按日期排序

# The definition of graphic colors and styles to present country data in different colors
colors = {'Canada':'#045275', 'China':'#089099', 'France':'#7CCBA2', 'Germany':'#FCDE9C', 'US':'#DC3977', 'United Kingdom':'#7C1D6F'}
plt.style.use('fivethirtyeight')
# Create Visual Appearance, including graphic size, arrangement
plot = covid.plot(figsize=(12,8), color=list(colors.values()), linewidth=5, legend=False)

根据网页上的描述，对方提供的Python库只需5分钟就可以完成程序训练，结果如图19所示。整个过程简单明了。代码行数不到20行，数据操作仅用了不到3行，其余均为对图片设计的处理。

图19.数据的可视化

测试

请在我们的jupyter服务器上测试代码并进行练习，默认账户名yuanzhuo，默认密码yuanzhuo. 请将kernel设置为conda-yuanzhuo. Yuanzhuo Online Code Platform

测验