30张图对比疫情前后的世界!
〖A〗、新冠疫情对全球的影响在30张对比图片中得以直观展现，从2019年到2020年，世界发生显著变化。以法国为例，埃菲尔铁塔、卢浮宫在2020年3月时的景象与疫情前形成了鲜明对比。意大利的罗马斗兽场、西班牙广场、米兰的伊曼纽尔二世拱廊与米兰大教堂、威尼斯的圣马可广场在疫情前后也呈现了截然不同的景象。
〖B〗、新冠疫情的爆发，对全球社会经济带来了深远影响，通过30张对比图片，我们可以直观地感受到疫情前后的世界发生了哪些变化。法国的巴黎·埃菲尔铁塔，2019年8月的熙熙攘攘与2020年3月的静谧形成了鲜明对比，卢浮宫的热闹场面也化为了3月18日的冷清。
〖C〗、——保罗沃尔克《坚定不移：稳健的货币与好的政府》【本文核心观点摘要】全球经济目前正在遭遇21世纪近二十年来最为严峻的挑战，世界经济增长前景黯淡，全球化经济受到了疫情扩散的持续冲击，当前最为紧要的任务是疫情防控，借助WHO、联合国、G20等组织和全球治理机制、地区组织阻止疫情全球扩散。
〖D〗、中国，作为月季的故乡，拥有丰富的月季品种，这得益于园艺技术的不断进步。其中，藤本月季近年来备受喜爱，盛开时如同彩练般覆盖墙面，装点着庭院的每一个角落。这里精选了20张2017年2月深圳人民公园月季花展的照片，让我们一起“云赏花”，感受大自然的奇妙魅力。
〖E〗、中国，月季花的故乡，它属于蔷薇科植物，得益于种植技术的提高，月季花种类繁多，颜色丰富。藤本月季花近年来颇受欢迎，其盛开时能覆盖墙面，为庭院增添色彩。以下精选20张2017年2月深圳人民公园月季花展的图片，为大家展示月季花的美丽。即便在家，也能通过这些图片“云赏花”，感受大自然的美丽。
上海疫苗接种率的数字猫腻
上海疫苗接种率的数据并不存在所谓的“数字猫腻”，而是由于统计口径和对象的不同，导致了数据之间的差异。以下是对这一问题的详细分析：数据差异的原因 统计口径不同：上海市第167场新冠肺炎疫情防控工作新闻发布会上公布的数据，是专门针对60岁及以上老年人的疫苗接种情况。
如何制作南丁格尔玫瑰图
〖A〗、Excel制作南丁格尔玫瑰图的步骤如下：准备数据：打开Excel软件，在工作表中输入你想要展示的几组数据。这些数据将用于生成玫瑰图。插入圆环图：选中你准备好的数据。点击Excel上方的“插入”选项卡，在图表区域选择“圆环图”。插入圆环图后，右键点击图表中的任意一个圆环，选择“设置数据系列格式”。
〖B〗、在制作南丁格尔玫瑰图时，网上主要有两种方案：一种是环形图制作，另一种是利用组合图（雷达图和环形图）制作。1 以环形图制作南丁格尔玫瑰图 1 准备数据 2 制作南丁格尔玫瑰图 第一次制作时，感觉还是比较欠缺。
〖C〗、在Excel中制作南丁格尔玫瑰图的步骤如下：准备数据：打开Excel软件，并输入你想要展示的数据。这些数据通常包括类别和对应的数值。插入圆环图：选中你准备好的数据。点击Excel中的“插入”选项卡。在图表区域选择“圆环图”。调整圆环内径大小：右键点击生成的圆环图，选择“设置数据系列格式”。
〖D〗、网上主要有两种制作南丁格尔玫瑰图的方案：一种是使用环形图制作，另一种是利用组合图制作。使用环形图制作时，虽然方法相对简单，但对于数据量大的情况不够严谨，处理起来也比较麻烦，因此一般不推荐使用。
〖E〗、环形图法：涉及准备数据后制作，但对大量数据的处理可能不够精确，操作复杂，不推荐常规使用。组合图法：通常将雷达图和环形图结合，步骤包括数据准备和图形构建。这种方法在美化图表时可以去掉不必要的网格线和分类标签，添加数据标签。使用建议：是否使用南丁格尔玫瑰图取决于具体业务需求。
〖F〗、在Excel中制作南丁格尔玫瑰图的步骤如下：准备数据：打开Excel软件，创建一个新的工作表。在工作表中输入你想要展示的数据，这些数据将用于生成玫瑰图。通常，你需要两组数据：一组表示类别（如月份、季度等），另一组表示对应的数值。插入圆环图：选中你输入的数据区域。
有世界疫情死亡率对比图吗?
〖A〗、对死亡有较高效果：尽管疫苗在防止新冠病毒感染导致的就医方面效力难以评价，但疫苗在降低新冠病毒导致的死亡率方面仍表现出较高的效果。数据显示，接种了XBB加强针的人群中，每年每1000人的死亡率显著降低至0.52人以下，远低于早期流行阶段的千分之2到3以上的病例死亡率。
〖B〗、以疫情前十年为基准，2021年美国的超额死亡率是294%，2020年是29%。以疫情前五年为基准，2021年的超额死亡率是238%，2020年同样为238%。对应的超额死亡人数相对较高，分别为76万人，79万人，65万人和57万人。
〖C〗、死亡率比较：根据上海市2021年的人口自然死亡率59‰作为基准，对比在院治疗确诊病例和在医学观察中的无症状感染者的实际死亡率，可以看出实际死亡率远低于自然死亡率的预估值。这表明在医疗救治和疫情防控方面，上海取得了显著成效。
〖D〗、死亡率、死亡率排名 数据可视化 利用Python绘图库（如Matplotlib、Seaborn等），将数据转换为图表形式，如饼图、折线图、柱状图等，以便于直观分析。若需获取上述案例的Python源码，可参考链接：国外疫情.ipynb，提取码：6h9t。以上是获取和处理新冠疫情数据的基本流程和资源推荐，希望能帮助到您。
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