最近，全球顯然都被新冠疫情所影響。這不僅對個人的生活帶來了巨大的困難，也對全球經濟和社會發展產生了深遠的影響。為了更好地了解疫情的發展情況，許多數據分析師和科學家都選擇使用python編寫疫情地圖代碼，以便更方便地呈現出疫情數據的分布和變化情況。

#導入所需的python庫
import pandas as pd
import folium
from folium.plugins import HeatMap
#下載并使用最新的疫情數據
url = 'https://covid19.who.int/WHO-COVID-19-global-data.csv'
covid_data = pd.read_csv(url)
#根據數據，創建地圖并添加熱力圖層
world_map = folium.Map(zoom_start=3, tiles='Stamen Terrain')
heat_data = [[row['Lat'], row['Long'], row['New deaths']] for index, row in covid_data.iterrows()]
HeatMap(heat_data, name='New Deaths').add_to(world_map)
#添加圖例并將地圖保存到本地
folium.LayerControl().add_to(world_map)
world_map.save('covid_heatmap.html')

該疫情地圖代碼主要實現以下幾個步驟：

首先，導入所需的python庫以進行后續操作。

接著，使用WHO官方提供的COVID-19數據集，下載并使用其中最新的疫情數據。

接下來，根據數據，創建一張世界地圖，并添加熱力圖層。在此代碼中，使用經緯度和新死亡人數作為熱力圖的輸入數據。

然后，添加圖例以區分熱力圖中不同顏色所代表的新死亡人數區間。

最后，將生成的疫情地圖保存到本地以便查看和分享。

通過這些簡單的代碼操作，我們可以輕松地創建出一個精美而直觀的疫情地圖，直觀地了解新冠疫情的發展狀況。