用Python极坐标绘制疫情地图

要绘制疫情地图，我们可以用Python的matplotlib库，并利用极坐标来展示各地疫情情况。

首先，我们需要准备数据。假设我们有一个包含各省份疫情数据的csv文件，其中包括省份名称、确诊人数和死亡人数。我们可以使用pandas库来读取csv文件并获取我们需要的数据。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8')
provinces = df['Province'].tolist()  # 省份名称列表
confirmed = df['Confirmed'].tolist()  # 确诊人数列表
deaths = df['Deaths'].tolist()  # 死亡人数列表

接下来，我们可以使用matplotlib库来绘制极坐标图。在极坐标图中，每个省份对应一个角度，确诊人数和死亡人数则对应半径长度。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 将角度转化为弧度
angles = np.linspace(0, 2*np.pi, len(provinces), endpoint=False)

# 将数据进行归一化，确诊人数最大值对应最外圆，死亡人数最大值对应次外圆
confirmed_norm = np.array(confirmed) / max(confirmed) * 10
deaths_norm = np.array(deaths) / max(deaths) * 10

# 绘制极坐标图
fig = plt.figure(figsize=(8, 8))
ax = fig.add_subplot(111, polar=True)
ax.set_theta_zero_location('N')

# 绘制确诊人数圆环
ax.bar(angles, confirmed_norm, width=0.35, edgecolor='black', linewidth=0.5, alpha=0.8)
# 绘制死亡人数圆环
ax.bar(angles, deaths_norm, width=0.35, edgecolor='black', linewidth=0.5, alpha=0.8, bottom=confirmed_norm)

# 设置角度标签
ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, provinces, fontproperties='SimHei')
# 设置半径标签
ax.set_rlabel_position(0)
ax.set_rlim(0, 10)
ax.set_rticks([2, 4, 6, 8, 10])
ax.set_rlabel_position(135)

plt.show()

运行以上代码，即可得到疫情地图。我们可以根据不同颜色、标签等展示更多信息，让数据更加清晰易懂。

注：以上代码仅为示例，实际使用中需要根据具体数据进行适当调整。