请问这次疫情的病例关系网是怎样的?

1、月10日0-24时，成都新增新型冠状病毒肺炎确诊病例4例（均为本地病例），无症状感染者1例。

2、丰台传播分支的感染者主要集中在丰台区，该区域的感染者大多通过与确诊病例或密切接触者接触而感染。昌平传播分支的感染者则多与昌平区内的确诊病例或密切接触者有关联。而涉及丰台、海淀、昌平的关联聚集性疫情传播分支，则是在这三个区之间形成的一个复杂的传播网络，感染者之间存在密切的接触关系。

3、一是疫情形势的变化。目前，新冠疫情仍在世界范围内持续流行，今年以来全国本土疫情发生频次明显增多，疫情波及地区范围比较广，尤其是对长三角、珠三角地区，还有京津冀和边境口岸城市等形成了冲击，我国面临“外防输入，内防反弹”的压力不断加大，防控形势更加严峻复杂。

新冠疫情可视化-南丁格尔玫瑰图

1、南丁格尔玫瑰图，即鸡冠花图或极坐标区域图，由佛罗伦斯·南丁格尔发明，是柱状图的变体。与传统柱状图不同，南丁格尔玫瑰图采用极坐标系统，通过圆弧的半径长短表示数值大小，适合展示大小相近的数值或周期性数据。数据准备步骤包括导入Python库和数据读取。

2、综上所述，南丁格尔玫瑰图不仅在数据可视化领域展现出其独特的魅力，更是对南丁格尔这位杰出女性及其贡献的致敬。这种图表形式的普及与南丁格尔的故事相得益彰，展示了数据可视化与历史人物的美丽结合。

3、步骤6中，将省市与模拟占比数据制作成饼图，添加数据标签，与雷达图结合。在步骤7中，将南丁格尔玫瑰图与饼图重叠，通过调整填充色使两者协调。最后，步骤8对图表进行美化，调整系列填充色，利用XY Chart Labels工具优化数据标签显示，使整体效果更加美观。

4、南丁格尔玫瑰图在数据可视化领域有广泛的应用。尽管外形类似饼图，实质上它更接近于在极坐标下绘制的柱状图或堆叠柱状图，以半径反映数值。然而，半径与面积之间的平方关系会导致数据比例的夸张，因此在追求数据准确性时可能不是最佳选择。但适当夸张有助于在相近数值间进行区分。

5、在现代数据可视化工具如BDP中，制作美观又具有吸引力的南丁格尔玫瑰图变得相对简单。首先，上传所需的数据集，例如2021年4月3日全球各国接种新冠疫苗总剂数的数据，通过可视化工具进行操作。具体步骤包括创建图表，将地理位置字段拖至维度栏，总剂量字段拖入数值栏，选择表格类型图表，并按降序排列。

6、花火Hanabi 数据可视化工具 花火Hanabi是一个功能丰富的数据可视化工具，提供了多种图表模板，包括五种不同的南丁格尔玫瑰图。该工具具有友好的用户界面，支持电脑和手机预览，提供动画效果和一键换色功能。

山东省新型冠状病毒肺炎疫情情况山东省新型冠状病毒肺炎疫情情况...

从山东省疫情发展态势看，主要有以下特点：一是病例增长速度快，从1月21日出现首例确诊病例，到昨天短短6天时间上升到63例，仅昨天（26日）就增加24例。二是出现了家庭聚集性病例以及二代病例。当前，疫情防控正处于关键期。防输入、防扩散、防恐慌、全力救治，是防治工作的重中之重。

年4月27日0时至24时山东省新型冠状病毒肺炎疫情情况2020年4月27日0时至24时：山东本地无新增疑似病例、确诊病例。累计报告确诊病例763例，死亡7例，治愈出院752例。山东无新增境外输入疑似病例、确诊病例。累计报告境外输入确诊病例24例。无新增治愈出院病例，累计治愈出院16例。

截至5月23日24时，泰安市累计新型冠状病毒肺炎确诊病例35例，其中泰山区25例，岱岳区1例，新泰市4例，肥城市2例，宁阳县1例，东平县2例。排除疑似病例17例，其中泰山区9例，岱岳区1例，新泰市4例，肥城市1例，宁阳县1例，东平县1例。治愈出院33例，死亡病例2例。

如何查看全球疫情分布图?

1、b） 统计口径：因各国分不同时区，疫情数据日期统一采用北京时间的日期；新增数据与趋势图数据为昨日数据与前日数据相减的结果，每天更新一次；c） 更新时间：国外疫情数据因追踪、核实需要，与各国官方的发布时间相比较有一定的延迟。

2、打开百度疫情地图网站（https：//voice.baidu.com/act/newpneumonia/newpneumonia），进入页面后可以看到全球疫情地图和数据统计。在地图上可以选择查看各个国家和地区的疫情数据，点击对应的国家或地区可以查看该地区的累计确诊病例数、死亡病例数和治愈病例数等。

3、利用地图技术实时更新疫情地图，精确到城市、地区，显示病例分布，帮助用户追踪疫情动态。全球疫情传播态势地图 展示全球疫情的传播趋势和扩散路径，通过动态地图直观反映疫情在全球范围内的传播情况。

4、南丁格尔玫瑰图，即鸡冠花图或极坐标区域图，由佛罗伦斯·南丁格尔发明，是柱状图的变体。与传统柱状图不同，南丁格尔玫瑰图采用极坐标系统，通过圆弧的半径长短表示数值大小，适合展示大小相近的数值或周期性数据。数据准备步骤包括导入Python库和数据读取。

5、维智疫情地图的数据来源主要包括政府官方发布的疫情数据、世界卫生组织等国际机构的疫情数据，以及来自各大医院、实验室等机构的疫情数据。这些数据经过维智疫情地图团队的专业处理和分析，可以实时反映全球疫情的变化趋势和分布情况。