使用Python中的matplotlib库绘制湖北疫情确诊，死亡，康复人数变化情况图Python

在Python中，使用matplotlib库绘制湖北疫情确诊、死亡和康复人数变化情况图，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，你需要安装matplotlib库，如果没有安装，可以通过`pip install matplotlib`进行安装。

2. 导入所需的模块：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

这里我们假设你已经有了湖北疫情数据，通常数据是CSV或JSON格式，用pandas可以方便地处理。

3. 加载数据：

data = pd.read_csv('hubei_covid_data.csv')  # 假设文件名是hubei_covid_data.csv

确保数据已经整理好，包含日期、确诊人数、死亡人数和康复人数的列。

4. 数据预处理：

# 检查日期是否是时间序列，并将其设置为索引
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])
data.set_index('date', inplace=True)

5. 创建子图并绘制折线图：

fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(nrows=3, sharex=True, figsize=(10, 8))

# 确诊人数
ax1.plot(data['confirmed'], label='确诊')
ax1.set_ylabel('确诊人数')

# 死亡人数
ax2.plot(data['deaths'], label='死亡')
ax2.set_ylabel('死亡人数')

# 康复人数
ax3.plot(data['recovered'], label='康复')
ax3.set_ylabel('康复人数')

# 添加标题和图例
plt.title('湖北疫情发展趋势')
plt.xlabel('日期')
plt.legend()

# 显示图形
plt.tight_layout()  # 保持子图之间的间距适当
plt.show()