现有确诊疫情全球动态变化，视屏制作超简单！

新冠自去年底开始（目前所知），今年1月底爆发以来，已经过去了4个来月。全球的确诊人数从几千，调到几万，几十万，再到目前的几百万，一次次刷新了我们的认知。

为了更加生动的展现过去4个月的变化趋势，我们用数据挖掘手段制作了下面的视频。视屏是各国或地区现有确诊人数变化动态。现有确诊人数定义为：累计确诊人数减去死亡人数再减去病愈人数。即目前还在生病，暂时没有康复的人数：

上面的视屏其实挺震撼的，世界本来有一个机会遏制这个疫情全球爆发，却浪费了1个月左右时间。现有确诊人数升了又降，降了又升！

技术来说，上面的视屏制作过程简单实用，分两步实现：

1）用python生成每天的地图可视化图片

2）用Linux命令行一键生成视屏

1. 用python 生成图片

下面举例为jupyter notebook环境中：

首先你的数据格式可能是这样的（data frame名字 df）：

下面的code可以用来生成世界地图热力图：

import math

import plotly.express as px

import plotly.offline as pyo

import plotly.graph_objs as go

df['size']=df['现有确诊'].apply(lambdax: math.sqrt(x) if x>0 else 0)

fig = px.scatter_geo(df, lat='纬度',lon='经度',

title='公众hao:robot-learner',

size='size',

color='现有确诊'

)

fig.write_image("test.png")

效果如下：

用上面的方法，我们把每一天的数据生成一张张的图片。把这些图片存下来，总共100多张图片。

2. Linux下生成视屏

一行命令即可搞定：

ffmpeg -r 5 -i pic%3d.png -pix_fmt yuv420p -r 24 movie.mp4

上面ffmpeg是app，如果没有装，apt-get或者yum install 安装一下即可。

-r 5：是每秒钟用5张图片作为素材，这个控制了视屏的时间长度。

-r 24：是为了达到视屏连贯的要求，每秒钟最好用24张图片。所有中间不够的图片，ffmpeg会重复使用5张图片来填充。

pic%3d.png: 我们的输入图片都用 pic001.png, pic002.png。。。pic108.png格式命名，所以按照顺序使用。

-pix_fmt yuv420p：需要用来和一些播放器兼容

Done! 这个方法简单吧？

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