新型冠状病毒肺炎,2020中考怎么考?(数
、化篇)

新型冠状病毒肺炎在2020年中考数学和化学学科的考查 ，主要通过结合疫情相关实际情境设计试题
，考查学生运用学科知识解决实际问题的能力 。

关于疫情的 中考 作文 有哪些？我们务必众志成城，全国上下一起做好防控工作 ，努力将冠状病毒打趴下！一块儿来看看关于疫情的中考作文精选大全10篇
，欢迎查阅！ 疫情的中考作文1 疫情，现在是我们最担心的问题 ，它就像一种无处不在的生物，好像一不小心我们就会被传染
。

确诊新型冠状肺炎需要取患者鼻咽部的咽拭子、痰和呼吸道的分泌物 、血液
、粪便等作冠状病毒核酸检查
，阳性者可以诊断，新型冠状病毒特异性的抗体阳性者也可以明确诊断。患者早期血常规会出现白细胞减少 ，以及肝酶、乳酸脱氢酶 、血沉升高 。

020年初是我国刻骨铭心的灾难之痛
，新冠状病毒肺炎肆虐着我国湖北武汉，然后快速向国内疯狂散播 ，在没有特效药治疗和传染性强死亡率高的情况下
，以致我国十几亿人民封锁在家隔离病毒自我保护
。防止疫情继续蔓延和扩散。 疫情当下，暴露了人类正面与负面的所有信息 ，我想这一切偶然的背后都是必然的 。

我们每天关注的疫情分布图是怎么做出来的?

随便找个网站
，拔下来一份最新的疫情数据 点击开始制作图表--- 创建图表 --- 选取地图---标准中国地图 数据编辑--- 导入excel。即可将我们准备的疫情数据导入 4，调整颜色 通过参数调整
。在值域中通过修改值域范围和控制器颜色。可以简单的做出一个还不错的图表 。另外 ，图说里面还有其他很多常用的图例
。

总结分析：对数据分析过程进行总结
，包括数据来源、分析方法
、主要发现等。图表解读：对图表中的关键信息进行解读，突出展示疫情的重点数据和趋势 。建议与展望：根据分析结果 ，提出针对性的建议或展望未来的发展趋势
。

使用小O地图的【地图可视化】功能，制作疫情风险热力图。在小O地图中
，选取【地图可视化】-【热力图】 。导入包含风险等级（或相关权重）的Excel表格数据
。根据数据生成热力图，通过颜色深浅表示风险等级的高低。

生成地图：打开高德地图 ，选取“新建行政区地图”
，配置数据，点击“加载 ”导入数据 ，显示疫情累计病例分布 。 地图输出：保存地图效果
，可以使用“地图快照
”功能，自定义范围、比例尺 ，添加水印
，截取不同尺寸的PNG 、TIF或HTML格式图片，分享疫情地图
。

罗孚最终利用GitHub上找到的疫情小区分布地图API与百度地图API进行整合 ，成功制作出了这份疫情场所分布地图。地图拥有多种功能
，包括显示疫情小区位置
、提供疫情小区详情、显示省市位置 、自定位和地图查询等 。为了优化地图显示效果和加载速度，罗孚在源码中进行了多处修改和调整。

抗击疫情时间轴怎么画

〖壹〗
、绘制时间轴：用直尺和铅笔在纸上画一条水平直线代表时间流逝 ，在直线一端写上起始时间，另一端写结束时间
。根据疫情时间跨度
，以天、周或月为单位标记时间轴。标记数据点：依据疫情发展情况，在时间轴上标记各类数据点 ，如确诊人数 、地理分布
、防控措施等 。用不同颜色标记不同数据
，如红色表示确诊人数增加，绿色表示治愈人数增加
。

〖贰〗、月19日 ，高级别专家组上午参加疫情研讨会后
，立刻前往武汉金银潭医院和武汉疾控中心实地调研。中午来不及休息，下午开会到5点 ，又登上飞往北京的航班 。1月20日一早
，6位高级别专家走进中南海，直接面对决策层 ，汇报了对疫情的研判意见
。

〖叁〗 、年至2050年中国历史时间轴（1949-2006年已知
，后续为概括性描述）：1949年：中国人民站起来了，中华人民共和国成立。1950年至2006年：（具体事件已借鉴给定信息列出 ，此处不再赘述）2007年：经济持续增长：中国经济继续保持高速增长，成为全球第二大经济体 。

〖肆〗
、分类方法：欧式距离计算相似度：如果数据预处理得当
，可以直接计算不同国家疫情发展曲线的欧式距离，以此作为相似度的度量
。动态时间规整（DTW）：对于时间轴不完全对齐的数据 ，可以使用DTW算法来计算相似度。

〖伍〗、铭记历史：从人民英雄纪念碑碑文看民族精神传承人民英雄纪念碑的碑文以时间轴为脉络
，镌刻了自1840年鸦片战争以来，中国人民为争取民族独立 、人民自由幸福而牺牲的群体记忆 。“三年以来”：聚焦解放战争时期 ，无数战士用生命换取新中国的诞生
，体现了革命者为理想献身的坚定信念
。

一张图看懂全球疫情的数据可视化图表,该如何制作?

〖壹〗、要制作一张能够直观展示全球疫情数据的数据可视化图表，需要遵循数据分析的六步曲：分析设计
、数据收集、数据处理 、数据分析
、数据展现、报告撰写。以下是详细的制作步骤：分析设计 明确目的：本次数据可视化的目的是直观展示全球疫情数据 ，包括确诊病例 、死亡病例
、治愈病例等关键信息 。

〖贰〗、在绘制玫瑰图时
，隐藏极坐标，旋转柱状图角度以提高可读性 ，选取合适的颜色编码
，添加透明度使图案变浅。最终，通过循环批量设置每个扇形区域的类别文字和数值 ，实现全球疫情确诊人数的可视化
。案例进一步分析全国各省零新增天数，通过统计和可视化展示零新增天数的天数数据
，提供对疫情发展状态的直观了解。

〖叁〗 、关于如何使用这个模板，我们制作了一个视频教程 ，其实跟镝数的其他模板一样
，只需要填入数据即可快速生成图表 。玫瑰图图文版教程 步骤一：电脑登录镝数 点击【数据图文】，搜索“疫情 ” ，在疫情相关模板中找到同款玫瑰图
，打开
。步骤二：选中玫瑰图，点击右侧【编辑数据】 ，将数据替换为最新的数据。

〖肆〗
、绘制图形：设置角度和半径
，进行极坐标系调整，配置颜色 ，添加文字以显示国家或省份和确诊人数 。优化图形：隐藏极坐标
，旋转柱状图角度以提高可读性，选取合适的颜色编码 ，添加透明度使图案变浅
。可视化效果：直观性：通过圆弧的半径长短直观地展示各国或各省的疫情数据大小。