如何使用Python实现疫情数据的实时可视化展示？请结合具体库和框架提供代码实现。

要在Python中实现疫情数据的实时可视化展示，你需要对数据进行采集、处理，然后使用合适的库和框架进行可视化展示。在这个过程中，你可以使用如requests或BeautifulSoup库进行数据的网络爬取，Pandas进行数据处理，最后利用Matplotlib或Plotly等库来生成可视化图表。

参考资源链接：[Python疫情数据可视化系统毕业设计](https://wenku.csdn.net/doc/a8mmkapgg0?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，关于数据爬取，你可以使用requests库向提供疫情数据的API发送请求，获取数据。例如，可以使用如下代码来获取数据：

import requests

url = '***'
response = requests.get(url)
data = response.json()

接下来，使用Pandas库来处理数据。Pandas能让你方便地进行数据清洗、筛选和转换。例如，将获取到的数据转换为DataFrame对象，便于后续处理：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data)
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df.sort_values('Date', inplace=True)

最后，使用可视化工具如Matplotlib或Plotly来生成图表。例如，使用Matplotlib生成一个折线图来展示过去一段时间内病例的增长情况：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(df['Date'], df['Confirmed'], marker='o')
plt.title('COVID-19 Confirmed Cases Over Time')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Confirmed Cases')
plt.grid(True)
plt.show()

或者使用Plotly创建一个交互式的疫情地图，方便用户查看不同地区的疫情情况：

import plotly.express as px

fig = px.choropleth(df, locations=

参考资源链接：[Python疫情数据可视化系统毕业设计](https://wenku.csdn.net/doc/a8mmkapgg0?spm=1055.2569.3001.10343)