对世界疫情数据采用高度映射法，对采集的三维空间场数据进行可视化，写出python代码

以下是一个简单的Python代码示例，用于从世界卫生组织（WHO）获取COVID-19疫情数据，并使用高维映射和可视化技术将其可视化为三维空间场。

首先，我们需要导入所需的库和模块：

import requests
import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.express as px
from sklearn.manifold import MDS

然后，我们可以使用以下代码从WHO API获取COVID-19数据：

url = 'https://covid19.who.int/WHO-COVID-19-global-data.csv'
response = requests.get(url)
data = pd.read_csv(url)

接下来，我们可以使用MDS算法将COVID-19数据映射到三维空间中：

mds = MDS(n_components=3, random_state=42)
covid_mds = mds.fit_transform(data[['New_cases', 'New_deaths', 'Total_cases']])

最后，我们可以使用Plotly Express库将COVID-19数据可视化为三维空间场：

fig = px.scatter_3d(x=covid_mds[:,0], y=covid_mds[:,1], z=covid_mds[:,2], 
                    color=data['Country'], size=data['Total_deaths'], 
                    hover_name=data['Country'], hover_data=['Total_cases', 'Total_deaths'], 
                    title='COVID-19 World Data Visualization')
fig.show()

这将生成一个交互式3D散点图，其中每个点代表一个国家，其大小表示其总死亡人数，颜色表示其所属的国家/地区，而悬停文本将显示有关该国家/地区的详细信息。

请注意，这只是一个简单的示例代码，您可以根据需要进行修改和扩展，以满足您的具体需求。