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Cyphexl

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

  •  6
     
  •   Cyphexl Jan 30, 2020 10718 views
    This topic created in 2279 days ago, the information mentioned may be changed or developed.

    地址: https://ncovis.github.io/choropleth/

    以下是静态图片预览。原网页有一些轻度交互功能。

    preview-1.jpg preview-2.jpg

    47 replies    2020-02-07 15:45:01 +08:00
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       Jan 30, 2020
    做得挺漂亮。
    JCZ2MkKb5S8ZX9pq
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    < href="/member/JCZ2MkKb5S8ZX9pq" class="dark">JCZ2MkKb5S8ZX9pq  
       Jan 30, 2020   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。
    fancy2020
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    fancy2020  
       Jan 30, 2020
    颜色感觉反过来更好些
    lbj96347
        4
    lbj96347  
       Jan 30, 2020
    做得太棒了!
    good1uck
        5
    good1uck  
       Jan 30, 2020
    找不到我家
    Cyphexl
        6
    Cyphexl  
    OP
       Jan 30, 2020   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。
    freshgoose
        7
    freshgoose  
       Jan 30, 2020
    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
    Hoshizora
        8
    Hoshizora  
       Jan 30, 2020 via Android   5
    好像 jb 家网站的风格
    qianlv7
        9
    qianlv7  
       Jan 30, 2020
    建议中文,这样利于传播
    inframe
        10
    inframe  
       Jan 30, 2020
    挺好看的,清爽风格
    nyz1500
        11
    nyz1500  
       Jan 30, 2020 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
    d5
        12
    d5  
       Jan 30, 2020
    太酷了,点赞!
    est
        13
    est  
       Jan 30, 2020
    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?
    Cyphexl
        14
    Cyphexl  
    OP
       Jan 30, 2020
    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。
    Cyphexl
        15
    Cyphexl  
    OP
       Jan 30, 2020   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!
    est
        16
    est  
       Jan 30, 2020
    @Cyphexl 哈,Hopkins 这个看过。
    JCZ2MkKb5S8ZX9pq
        17
    JCZ2MkKb5S8ZX9pq  
       Jan 30, 2020
    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。
    Eleutherios
        18
    Eleutherios  
       Jan 30, 2020 via iPhone
    @est 做到市级的话球太多(而且丑爆 小声 BB )
    chenluo0429
        19
    chenluo0429  
       Jan 30, 2020
    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
    run2
        20
    run2  
       Jan 30, 2020
    每日新增 这种数据 感觉也很重要
    zhoulouzi
        21
    zhoulouzi  
       Jan 30, 2020
    吊~
    Sekai
        22
    Sekai  
       Jan 30, 2020   2
    警告,没有西沙南沙群岛 hhh
    mumu0934
        23
    mumu0934  
       Jan 31, 2020
    @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 )。
    Eleutherios
        24
    Eleutherios  
       Jan 31, 2020 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
    sarices
        25
    sarices  
       Jan 31, 2020
    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?
    Stictonotus
        26
    Stictonotus  
       Jan 31, 2020
    +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。
    ifishman
        27
    ifishman  
       Jan 31, 2020 via Android
    查看人数的时候点武汉好黄呀
    benedict00
        28
    benedict00  
       Jan 31, 2020 via Android
    看湖北的时候字看不清了,黄色太亮了
    Boxjan
        29
    Boxjan  
       Jan 31, 2020
    @sarices 要不您来改改
    yejinmo
        30
    yejinmo  
       Jan 31, 2020
    西藏部分区域被
    “Novel
    Coronavirus
    2019”
    挡住了
    clemente0620
        32
    clemente0620  
       Jan 31, 2020
    开源吗??想看看代码
    konakona
        33
    konakona  
       Jan 31, 2020
    挺好的就是太卡了
    jigi330
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    jigi330  
       Jan 31, 2020 via Android
    d3 玩的很 6 啊
    boboliu
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    boboliu  
       Jan 31, 2020
    @zhileizhang #31 请不要扯政治蛋
    evam
        36
    evam  
       Jan 31, 2020
    安徽省巢湖市已经没有了。
    scg16
        37
    scg16  
       Jan 31, 2020
    微博上看到这个好看,第一次有点慢 https://ncov.pbihub.cn/
    zhuangqhc
        38
    zhuangqhc  
       Jan 31, 2020
    赞赞赞 配色好看
    darmau
        39
    darmau  
       Jan 31, 2020
    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。。。
    Cyphexl
        40
    Cyphexl  
    OP
       Jan 31, 2020 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
    charlie21
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    charlie21  
       Feb 1, 2020 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。
    Cyphexl
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    Cyphexl  
    OP
       Feb 1, 2020
    @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!
    cyannnna
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    cyannnna  
       Feb 1, 2020 via iPhone
    一眼以为是诺顿网络攻击地图,好看帮顶
    pythonee
        44
    pythonee  
       Feb 2, 2020
    非常好
    如果有人员流动那就更美妙了
    JCZ2MkKb5S8ZX9pq
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    JCZ2MkKb5S8ZX9pq  
       Feb 3, 2020
    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。
    mwVYYA6
        46
    mwVYYA6  
       Feb 6, 2020 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
    peterontheway
        47
    peterontheway  
       Feb 7, 2020
    为什么 0 的地方 有些是黑色,有些是白色呀
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