内地疫情最新通报；内地疫情最新数据图表

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5月制造业pmi为49.6%,较上月回升2.2个百分点,透露

1、国家统计局的5月份制造业PMI从4月份的44回升到46%，服务业PMI从40回升到41%，分别回升了2和1个百分点。财新传媒的数据亦显示显著回暖，5月份，财新制造业PMI从46回暖到41，服务业PMI从32回暖到44，分别回升了1和2个百分点。

2、月地方债发行放量叠加半年末因素扰动，资金利率已较5月抬升10BP，后续资金利率仍有可能小幅上行，逐步向利率走廊中枢回归，但整体仍维持宽松格局，短期内无需过度担忧资金面。 “疫情平息 政策发力之下，5月制造业PMI数据回升到46，后续经济回升方向相对确定。

3、中国国家统计局31日发布数据称，5月份，中国综合PMI产出指数为56%，高于上月0.5个百分点，这表明中国企业生产经营活动总体扩张步伐有所加快。

4、月31日公布的PMI数据则显示，5月份中国制造业采购经理指数（PMI）为46%，比上月上升2个百分点；非制造业PMI升至48%，反弹9个百分点。华泰证券点评称，全国疫情防控措施更加精细、物流从低点有所回升，产需两端景气度均有所修复。

...近期新增本土感染者图示及上海本轮疫情发展趋势预测验证、存量分析...

1、月26日，上海新增本土确诊病例1818例（其中1308例由无症状感染者转为确诊病例），无症状感染者12404例。当日净增本土感染者12914例，其中上海12309例，其他区域605例。自3月1日以来，上海每日新增感染者情况如下，每日净新增感染者变化趋势亦有图示。

2、月份北京新发地市场，多处核酸检测显示阳性，之后陆续出现多个本土确诊病例。

3、面对复杂的人口问题，中国政府从全面建设小康社会和构建社会主义和谐社会的战略高度出发，坚持以人为本、全面协调可持续的科学发展观，不断完善人口政策与方案，用人的全面发展统筹解决人口问题，在稳定低生育水平的同时，提高人口素质、改善人口结构、引导人口合理分布，促进人口与经济社会资源环境的协调发展和可持续发展。

疫情数据的可视化:中国疫情地图的制作

1、疫情数据可视化：中国疫情地图的制作 疫情实时追踪版块中展示的中国疫情图，展示了各省份的病例数，动态映射了疫情的传播情况。制作此类地图主要利用Python的pyecharts库，其依赖Echarts数据可视化库，提供丰富的图表类型。要开始制作，首先确保已安装pyecharts（通过命令pip install pyecharts实现）。

2、疫情数据可以通过多种图表形式进行表达，主要包括折线图、分级区域地图、分级气泡+区域地图、笛卡尔热力图以及河流图：折线图：特点：能够呈现随时间变化的数据趋势，是新冠疫情可视化中的常见图表。适用场景：数据量较小，例如只展示重点城市疫情新增数据时，使用动态折线图可以更直观地展示数据变化趋势与对比。

3、整理数据：将病例活动地点转换为经纬度坐标，例如，某病例7月18日至22日的活动轨迹。 批量标注：在EXCEL中创建图标，批量导入到地图上，便于观察轨迹重叠情况。 可视化呈现：通过气泡图和热力图，分析地点影响范围和分布，不同病例使用不同样式区分。

4、以全国疫情防控数据为例，通过动态飞线地图，实现高效数据分析与展示。平台提供免费注册，体验更多可视化组件，定制专属数据可视化图表及分析大屏。

5、生成地图：打开高德地图，选择“新建行政区地图”，配置数据，点击“加载”导入数据，显示疫情累计病例分布。 地图输出：保存地图效果，可以使用“地图快照”功能，自定义范围、比例尺，添加水印，截取不同尺寸的PNG、TIF或HTML格式图片，分享疫情地图。

请问哪里可以查询到全球关于新冠疫情动态?

凤凰网 汇集国际新闻媒体关于新冠疫情的最新报道和分析，提供深度新闻解读和专家观点。佰阅 结合地图和数据，展现全球疫情的地域分布和传播趋势，帮助用户直观了解疫情热点。新型冠状病毒疫情数据可视化 通过图表和图形化展示疫情数据，让公众一目了然地了解全球疫情状况，包括病例增长、死亡病例等。

分析网站结构 丁香园网站每日更新最新疫情数据，数据以表格形式呈现，适合爬取。 使用Python进行数据抓取 步骤如下：使用SPSSPRO客户端打开Notebook。导入所需Python库。设置URL和headers以模拟浏览器行为。解析网页，提取所需数据字段信息。编写循环，重复执行数据抓取操作。汇总数据并保存。

支付宝。首先，打开手机里的支付宝，点击“医疗健康”选项。下滑页面，找到“抗击新馆肺炎”的新冠服务专区，点击进入。最后，在支付宝的全球疫情服务页面可以点击查看全国，本地，国外的疫情最新消息。

柳叶刀（Lancet）新型冠状病毒资源中心，汇集《柳叶刀》期刊上关于新冠病毒的内容。全球健康药物研发中心（GHDDI），免费开放药物研发资源，包括药物筛选、计算化学、人工智能药物研发和大数据平台等。

我们每天关注的疫情分布图是怎么做出来的?

随便找个网站，拔下来一份最新的疫情数据 点击开始制作图表--- 创建图表 --- 选择地图---标准中国地图 数据编辑--- 导入excel。即可将我们准备的疫情数据导入 4，调整颜色 通过参数调整。在值域中通过修改值域范围和控制器颜色。可以简单的做出一个还不错的图表。

生成地图：打开高德地图，选择“新建行政区地图”，配置数据，点击“加载”导入数据，显示疫情累计病例分布。 地图输出：保存地图效果，可以使用“地图快照”功能，自定义范围、比例尺，添加水印，截取不同尺寸的PNG、TIF或HTML格式图片，分享疫情地图。

罗孚最终利用GitHub上找到的疫情小区分布地图API与百度地图API进行整合，成功制作出了这份疫情场所分布地图。地图拥有多种功能，包括显示疫情小区位置、提供疫情小区详情、显示省市位置、自定位和地图查询等。为了优化地图显示效果和加载速度，罗孚在源码中进行了多处修改和调整。

首先，打开手机上的微信，滑动到小程序界面，输入疫况进行搜索。进入疫况小程序后，你可以看到红色感叹号标记的有疫情记录的地区和感染者曾活动过的地点。其次，使用百度地图，进入搜索框，输入你关心的地区名称，地图会展示该地区的疫情信息。点击城市选项，还可以切换到其他城市的肺炎疫情分布情况。

通过本地宝查询：访问“广州本地宝”微信公众号或相关网页。在查询入口中查找广州重点场所最新消息、全市最新消息以及各区重点场所汇总。获取封控管控地图查询入口，直接在地图上查看疫情场所分布。使用百度地图：打开“百度地图”APP。在APP页面中找到并点击“疫情动态”。

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