nCoV-2019 肺炎疫情感染率 (%) 与区域感染密度 (人/km²) 可视化 - 地级市数据 / 实时更新

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ncov-2019

肺炎

疫情

47 条回复 • 2020-02-07 15:45:01 +08:00

1

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2020-01-30 17:33:20 +08:00

做得挺漂亮。

2

JCZ2MkKb5S8ZX9pq

2020-01-30 17:41:03 +08:00

3

视觉上不错。

提议一个功能，地区确诊增幅热度图。

比如 A 地区，当天确诊病例增长了 30%。把 30%作为热度值。
这样可以反应疫情的发展情况。

现在每天起来看个总的统计值已经有点麻木了。但对武汉以外的有些地区，可能还在发展期，甚至有可能迎来爆发期。增幅的观察和总值一样重要。

或者干脆把总值 /增加值 /增幅 /等等，分别加一个显示切换按钮，用来重载图表数据。

希望可以考虑一下。

3

fancy2020

2020-01-30 17:47:01 +08:00

颜色感觉反过来更好些

4

lbj96347

2020-01-30 17:48:29 +08:00

做得太棒了！

5

good1uck

2020-01-30 17:53:31 +08:00

找不到我家

6

Cyphexl

OP

2020-01-30 17:53:59 +08:00

1

补充几条说明：
- 数据依赖于新浪接口。由于接口本身格式不太规范（偶尔有纯省级数据、直辖县数据），且地名对应的 corner case 较多，故不保证数据完全准确。
- GitHub 近日存在部分域下资源无法在中国大陆访问的现象，请留意。

如不出意外，nCoVis 会被持续维护。如有建议或新功能添加，尤其是新颖的可视化方法，欢迎提出！
您可以点亮 [Github 仓库]( https://github.com/ncovis/choropleth) 的 star 来支持这个项目。

7

freshgoose

2020-01-30 17:54:07 +08:00

我觉得，还是默认中文吧，本来想发一下朋友圈，但考虑到纯英文别人很难一下子看懂

8

Hoshizora

2020-01-30 18:28:48 +08:00 via Android

5

好像 jb 家网站的风格

9

qianlv7

2020-01-30 18:31:54 +08:00

建议中文，这样利于传播

10

inframe

2020-01-30 20:04:34 +08:00

挺好看的，清爽风格

11

nyz1500

2020-01-30 20:12:52 +08:00 via iPhone

楼主🐮🍺
有一个小小的疑问：为什么不用同饱和度区分呢？紫色和黄色的对比有点不太直观

12

d5

2020-01-30 20:20:53 +08:00

太酷了，点赞!

13

est

2020-01-30 20:21:12 +08:00

感觉用颜色+行政区划不是很直观。直接坐标上放一个圆，大小表示人数如何？

14

Cyphexl

OP

2020-01-30 20:47:20 +08:00

关于语言问题：感谢建议！因最近在准备出国，所以习惯上项目是按英文准备的。在不影响整体视觉和 UI 的前提下，我会计划将项目界面注上必要的中文翻译。

15

Cyphexl

OP

2020-01-30 20:53:57 +08:00

1

@nyz1500 这里的设计参考了 van der Walt 等人设计的 Viridis, Inferno 和 Cividis 三种 color scales。相比单纯根据饱和度区分颜色，这一方案具有更强的可访问性，因为它对色盲用户更友好。此外，从暗色、冷色到暖色、亮色的过度也更符合人类的自然认知。参见 https://bids.github.io/colormap/。

@est 已经存在来自 John Hopkins Univ. CSSE 使用 ArcGis 可视化的作品，使用了你提出的这种方案。参见 https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6。我认为两种可视方法各有优劣。

感谢建议！

16

est

2020-01-30 21:07:41 +08:00

@Cyphexl 哈，Hopkins 这个看过。

17

JCZ2MkKb5S8ZX9pq

2020-01-30 22:05:32 +08:00

另外刚才想到一个问题，就是参考 wen yi gong si，感染者保有量，其实也是个重要数值。

不知道这个数字有没有公开的数据可采，比如确诊 1000，死亡 10，治愈 50，那就还剩 940。
这个数字和累计单增的确诊数是不同的，有它的意义。

18

Eleutherios

2020-01-30 22:20:36 +08:00 via iPhone

@est 做到市级的话球太多（而且丑爆小声 BB ）

19

chenluo0429

2020-01-30 22:21:15 +08:00

人口数据用的 2010 年的，这也太早了吧，有些行政区变化了，数据对不上

20

sobigfish

2020-01-30 22:53:16 +08:00

每日新增这种数据感觉也很重要

21

zhoulouzi

2020-01-30 22:53:20 +08:00

吊～

22

Sekai

2020-01-30 23:03:09 +08:00

2

警告，没有西沙南沙群岛 hhh

23

mumu0934

2020-01-31 00:30:52 +08:00

@chenluo0429 作者用的是第六次全国人口普查的数据。因为第七次全国人口普查的时间是 2020 年 11 月 1 日零时，还没有开始（ http://www.gov.cn/zhengce/content/2019-11/08/content_5450146.htm ）。

24

Eleutherios

2020-01-31 00:59:46 +08:00 via iPhone

转：过段时间做成随日期变化的动画可能会更有意思
少年，来学 GIS 不？@Cyphexl

25

sarices

2020-01-31 01:41:30 +08:00

这地图是不是有问题啊，珠海旁边香港，中山旁边深圳，要是包括海域，也不可能啊，中山和深圳直接的海域划归中山了？还有 9 段线范围呢？

26

Stictonotus

2020-01-31 03:29:18 +08:00

+1 很强势, 但是个人觉得颜色反过来会更好, 颜色越深表示疫情越严重。

27

ifishman

2020-01-31 06:58:54 +08:00 via Android

查看人数的时候点武汉好黄呀

28

benedict00

2020-01-31 09:13:23 +08:00 via Android

看湖北的时候字看不清了，黄色太亮了

29

Boxjan

2020-01-31 12:45:54 +08:00

@sarices 要不您来改改

30

yejinmo

2020-01-31 12:55:38 +08:00

西藏部分区域被
“Novel
Coronavirus
2019”
挡住了

31

zhileizhang

2020-01-31 13:08:20 +08:00

https://s2.ax1x.com/2020/01/31/13EMSP.png

32

clemente0620

2020-01-31 13:37:56 +08:00

开源吗？？想看看代码

33

konakona

2020-01-31 13:45:08 +08:00

挺好的就是太卡了

34

jigi330

2020-01-31 15:01:28 +08:00 via Android

d3 玩的很 6 啊

35

boboliu

2020-01-31 15:18:07 +08:00

@zhileizhang #31 请不要扯政治蛋

36

evam

2020-01-31 16:32:33 +08:00

安徽省巢湖市已经没有了。

37

scg16

2020-01-31 16:51:28 +08:00

微博上看到这个好看，第一次有点慢 https://ncov.pbihub.cn/

38

zhuangqhc

2020-01-31 16:53:22 +08:00

赞赞赞配色好看

39

darmau

2020-01-31 18:08:18 +08:00

有个错误，克拉玛依现在还没有病例，但显示有。

原因应该是去年底从克拉玛依划出去一片地成立了一个自治区直辖县级市：属于农七师的胡杨河市。那里现在有一个病例。但是行政区划数据滞后，导致克拉玛依被染色了。。。

40

Cyphexl

OP

2020-01-31 20:27:37 +08:00 via Android

1

@darmau 已取消第七师和克拉玛依绑定关系。
@evam 已将巢湖市在 topojson 中并入合肥。
@yejinmo 已穿透标题的指针事件。
@sarices 地图轮廓经过压缩，小区域确实可能存在一些失真，但整体上是准确的。
@JCZ2MkKb5S8ZX9pq 已写完定时爬虫挂在服务器上，收集到一定时间的连续数据后，会考虑开发此功能。
谢谢你们👏

41

charlie21

2020-02-01 09:01:07 +08:00 via iPhone

是否把数据来源放在显著位置，鉴于一般背景的人看图都是要看数据来源的而且是越权威数据来源越好，程序员设计师背景的人不是一般人就图 “好看就行” 容易忽略数据来源而仅凭好看就给予认同。

42

Cyphexl

OP

2020-02-01 13:11:11 +08:00

@ifishman @benedict00 已对背景色进行加暗处理（两层叠加，上一层透明度恒 0.75 ，下一层为黑色 #181818 ）。
@charlie21 印象中大多信息图表的数据来源都是最底部一行很小的字...

其它的关于视觉与设计修改的想法，鉴于审美这方面主观因素较大，就不再统一修改了。不过还是感谢建议！

43

cyannnna

2020-02-01 16:35:14 +08:00 via iPhone

一眼以为是诺顿网络攻击地图，好看帮顶

44

pythonee

2020-02-02 14:43:01 +08:00

非常好
如果有人员流动那就更美妙了

45

JCZ2MkKb5S8ZX9pq

2020-02-03 16:42:01 +08:00

想到一个问题。
目前已经累积了一些历史数据之后，按理说死亡人数+治愈人数应该约等于之前某一个时间的确诊人数。

虽然每个人的治愈 /死亡时间会有一些前后误差，但应该还是能看一个大概。
比如确认治愈 /死亡需要几日。
或者随着后几日确诊人数激增，后续治愈人数有没有相应的激增。
楼主可以留意一下。

另外想请教 LZ，有没有历史数据可以分享，或者知不知道第三方的历史数字可以获取到。

46

mwVYYA6

2020-02-06 08:14:21 +08:00 via Android

很漂亮的网站，你的博客排版也很棒。
楼主能分享怎么学设计吗？我也想做出好看的页面😋

47

shihty5

2020-02-07 15:45:01 +08:00

为什么 0 的地方有些是黑色，有些是白色呀