GitHub 热榜:中国博士开发可交互全球疫情地图,登上柳叶刀!

FightingCoder

共 1682字,需浏览 4分钟

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2020-03-19 23:20

阅读本文大概需要 5 分钟。


来自:量子位

作者:郭一璞

一个多月前,当你被困在家里无法出门的时候,可能每天早上第一件事就是看看疫情地图,看看昨天又新增确诊了多少。现在,中国的疫情逐渐褪去,海外不少国家却进入了水深火热的状态。在约翰霍普金斯大学,两位中国博士生和他们的导师一起,开发了一个可视化、可交互的全球疫情地图。这个项目已经发在了《柳叶刀》上,目前在 GitHub 开源,获得了超过 4500 颗星,也登上了 GitHub 热榜。2c50273835a2d181c91958a8d605c850.webp

可视化地图

整个可视化项目的界面是这样的:29a7775a219420c79690b6eecbfd2a6a.webp图中的数据来自世卫组织,还有包括中国 CDC、美国 CDC、欧洲 CDC 在内的各个国家和地区的疾病控制部门,通过半自动的方式更新,而且,更新的比世卫组织还快:2904ffe5a100e26b4e4e52c53d22c8b4.webp目前全球已经有超过 11 万人感染。中间的地图部分可以随意调整,也能直接切换选到不同的区域:aea4fa22ad5ee4ea42a868ef569588cf.webp大小不同的圆形表示该地确诊人数多少:ad4964b39fe68030e09a9b0b94c4dd01.webp还可以选择不同的底图,符合不同用户的看图习惯,获取更丰富的信息:238b25d04d394dcf3cd697d980402c80.webp比如切换成地形图,你就会发现美国本土的疫情分布也和地理环境有关:94809b8675d9454ae5744938b13552c2.webp你也可以分别查看整体病例数和排除治愈 / 病亡者的现有病例数地图。整体病例:8b84dab823070b5f7e3eb16ac4b82c26.webp现有病例:b4438ffc1772994846d79a61124c2e3f.webp湖北的圈圈小了很多。看到这里你会注意到,只有中国、美国、加拿大、澳大利亚的统计单位到了省 / 州一层,其他国家都是以国为单位统计的。除了地图,这个项目也可以看各国家和地区严重程度排行榜:0c592d7472f2d71a6e262fd8d6dc5a41.webp目前最严重的,除了中国大陆,还有韩国、意大利、伊朗、法国、德国等国家。还有病亡人数、治愈人数的数据:289b9bca87ea2fcccedb902a233883b5.webp另外还有全球疫情增长图:94266802036d3048d04dba89de7c01f2.webp可以看到自从湖北全面大排查后,中国大陆的患者数量基本上不太增长,而世界上的其他地方疫情扩散的速度依然不乐观。以上的每一个模块都是可以展开的,查看起来非常清晰。另外,研究团队也准备了移动版。

JHU 中国博士生出品

这个项目来自约翰霍普金斯大学(JHU)系统科学与工程中心(CSSE),隶属于 JHU 的土木工程系。项目的作者有三位,是两位中国博士生和他们的导师。1241cd9553d7badfa6bff103ce7b9bfd.webp一作董恩生,此前本科和硕士都是在爱达荷大学就读的,目前研究网络建模、空间可视化和传染病。除了新冠肺炎,他还研究过美国和太平洋地区的麻疹和斯里兰卡的登革热。5e91c18ba04449728df78e5825d03d67.webp二作 Hongru Du,本硕分别就读于爱丁堡大学和威斯康星大学麦迪逊分校。3c0c1b4bb186bcccdae5c7811b0d1d30.webp导师 Lauren Gardner,约翰霍普金斯大学土木工程系副教授,领导生物安全流动性跨学科研究 —— 就是传染病。另外她也曾在新南威尔士大学土木与环境工程学院任教,目前也是约翰霍普金斯大学彭博公共卫生学院传染病动态组成员,以及澳大利亚联邦科学与工业研究组织(CSIRO)的客座科学家。

传送门

GitHub:
https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19
全球疫情地图
https://www.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6
柳叶刀论文
An interactive web-based dashboard to track COVID-19 in real time
作者:Ensheng Dong, Hongru Du, Lauren Gardnerhttps://www.thelancet.com/journals/laninf/article/PIIS1473-3099(20)30120-1/fulltext约翰霍普金斯 2019-nCoV 模型博客
https://systems.jhu.edu/research/public-health/ncov-model/



崔庆才

静觅博客博主,《Python3网络爬虫开发实战》作者

隐形字

个人公众号:进击的Coder

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