自2020年初以來，新冠疫情持續(xù)肆虐全球，成為當(dāng)今最為緊急和嚴(yán)重的問題之一。為了更加全面地了解全球疫情趨勢(shì)，許多人采用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化，其中疫情曲線圖也成為了一個(gè)常見的展示方式。

為了制作疫情曲線圖，我們需要獲取相關(guān)數(shù)據(jù)，可以從WHO、Johns Hopkins CSSE等機(jī)構(gòu)獲取全球疫情數(shù)據(jù)。我們可以使用Python中的pandas庫來讀取和處理數(shù)據(jù)，matplotlib來展示數(shù)據(jù)。下面是一個(gè)示例代碼:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 讀取數(shù)據(jù)
df_confirmed = pd.read_csv('time_series_covid19_confirmed_global.csv')
df_deaths = pd.read_csv('time_series_covid19_deaths_global.csv')
# 篩選中國數(shù)據(jù)
china_confirmed = df_confirmed[df_confirmed['Country/Region']=='China'].iloc[:,4:].sum()
china_deaths = df_deaths[df_deaths['Country/Region']=='China'].iloc[:,4:].sum()
# 畫圖展示
plt.plot(china_confirmed, label='Confirmed')
plt.plot(china_deaths, label='Deaths')
plt.title('COVID-19 in China')
plt.legend()
plt.show()

上述代碼中，我們先讀取了全球疫情的確診和死亡數(shù)據(jù)，然后通過篩選和sum函數(shù)，得到中國的數(shù)據(jù)。最后，我們使用matplotlib庫的plot函數(shù)和label參數(shù)，展示了中國疫情的確診和死亡趨勢(shì)。運(yùn)行這段代碼，會(huì)展示一個(gè)帶有標(biāo)題和圖例的曲線圖。

總的來說，Python作為一種多功能的編程語言，非常適合數(shù)據(jù)分析和可視化的工作。使用Python可以更加清晰地了解全球疫情趨勢(shì)，幫助我們更好地應(yīng)對(duì)突發(fā)的公共衛(wèi)生問題。