2020年初，新型冠狀病毒（COVID-19）在全球范圍內(nèi)迅速傳播，切斷了許多國(guó)家和地區(qū)之間的聯(lián)系。為了更好地了解COVID-19的傳播情況，全球各地的數(shù)據(jù)科學(xué)家使用Python分析了疫情數(shù)據(jù)。

下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的Python腳本，用于讀取國(guó)家/地區(qū)的COVID-19數(shù)據(jù)，并將其可視化：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 讀取數(shù)據(jù)
data = pd.read_csv('covid_data.csv')
# 取最新日期的數(shù)據(jù)
latest_date = data['date'].max()
latest_data = data[data['date'] == latest_date]
# 根據(jù)確診人數(shù)排序
sorted_data = latest_data.sort_values(by='confirmed', ascending=False)
# 繪制條形圖
plt.bar(sorted_data['country'], sorted_data['confirmed'])
plt.xticks(rotation=90)
plt.xlabel('Country')
plt.ylabel('Confirmed Cases')
plt.title('COVID-19 Confirmed Cases by Country ({})'.format(latest_date))
plt.show()

這個(gè)腳本使用Pandas庫(kù)讀取了一個(gè).csv文件，該文件包含每個(gè)國(guó)家的COVID-19數(shù)據(jù)。然后，它選擇最新日期的數(shù)據(jù)，按確診人數(shù)排序，并使用Matplotlib庫(kù)繪制了條形圖，顯示每個(gè)國(guó)家的確診病例數(shù)。

Python在COVID-19研究中的應(yīng)用不僅限于數(shù)據(jù)可視化。Python還廣泛用于開(kāi)發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，用于預(yù)測(cè)病例數(shù)量、確定COVID-19的傳播模式以及識(shí)別新的藥物治療方法。

總體而言，Python的使用為COVID-19疫情研究帶來(lái)了重要的進(jìn)展，有助于我們更好地理解這個(gè)疾病在全球范圍內(nèi)的傳播情況。