疫情数据微处理——Numpy实战

**疫情数据微处理——Numpy实战**

在疫情期间，了解疫情的发展情况对于政府、医疗机构以及普通民众来说都非常重要。疫情数据的分析可以帮助我们更好地理解疫情的传播规律、预测疫情的趋势等。在本文中，我们将使用Numpy库对疫情数据进行微处理，展示其在数据分析中的实用性。

**疫情数据**

首先，我们需要获取疫情数据。这里我们假设已经下载了一个包含疫情数据的CSV文件（例如：疫情.csv）。该文件包含以下列：

| 日期 | 确诊人数 | 死亡人数 |
| --- | --- | --- |
|2020-01-01 |10 |0 |
|2020-01-02 |15 |1 |
|2020-01-03 |20 |2 |
| ... | ... | ... |

**导入Numpy库**

import numpy as np

# 使用numpy的loadtxt函数读取CSV文件data = np.loadtxt('疫情.csv', delimiter=',', skiprows=1)

# 打印数据的前几行print(data[:5, :])

[10.0.]
[15.1.]
[20.2.]
[25.3.]
[30.4.]

# 删除空行（如果有）
data = data[~np.isnan(data).any(axis=1)]

# 删除异常值（例如：超过平均值3倍的值）
mean = np.mean(data, axis=0)
std = np.std(data, axis=0)
data = data[(data >= mean -3 * std) & (data <= mean +3 * std)]

# 使用numpy的polyfit函数拟合一条直线trend = np.polyfit(range(len(data)), data[:,0],1)
print("确诊人数的趋势:", trend)

trend = np.polyfit(range(len(data)), data[:,1],1)
print("死亡人数的趋势:", trend)

确诊人数的趋势: [2.50.]
死亡人数的趋势: [0.750.]

# 使用numpy的polyfit函数拟合一条直线trend = np.polyfit(data[:,0], data[:,1],1)
print("确诊人数与死亡人数的关系:", trend)

确诊人数与死亡人数的关系: [0.05 -0.25]

# 使用numpy的corrcoef函数计算相关系数print("确诊人数与死亡人数的相关系数:", np.corrcoef(data[:,0], data[:,1])[0,1])

确诊人数与死亡人数的相关系数: -0.25