芜湖地区疫情分布图/芜湖调整疫情风险区

大庆疾控提醒与安徽芜湖病例轨迹相同请主动报备

据安徽芜湖市卫健委通告，7月24日晚 ，安徽芜湖市发现1例南京禄口机场新冠肺炎疫情关联无症状感染者
，相关情况如下：该无症状感染者7月17日-24日期间有三次外出就餐，7月17日18时左右在芜湖市市第一人民医院餐厅就餐；7月21日12时左右在芜湖市伟星星悦广场大娘水饺就餐；7月24日上午8时左右在芜湖市城东柏庄观邸小区阿贵锅贴就餐
。

主动报告14天内活动轨迹及接触史 ，不参加集聚性活动
，不去人员密集的公共场所，积极配合开展核酸检测及落实相关管控措施。若因不报备
、不执行有关防控措施 ，影响疫情防控工作
，将依法追究相应责任 。所有抵返庆人员，抵返我市前 ，均需提前2-3天
，向居住地社区报备
。

如与确诊病例轨迹信息有交集，要主动向居住地所在社区及辖区疾控中心报备 ，主动报告14天内活动轨迹及接触史，并配合落实相关管控措施。请市民非必要不要前往中高风险地区
，若前往，要提前向所在单位、社区报备 ，同时做好个人防护 。

请广大市民积极配合相关部门主动有序到辖区疫苗接种点接种新冠疫苗
，尽快建立人群免疫屏障
。密切关注国内疫情动态，如与发布的病例轨迹信息有交集 ，要主动向居住地所在社区及辖区疾控中心报备
，主动报告14天内活动轨迹及接触史，并配合落实相关管控措施。

第4243期芜湖检察机关依法提前介入一起涉疫案件

芜湖检察机关依法提前介入的涉疫案件中 ，胡某某因涉嫌妨害传染病防治罪被立案侦查
，近来案件正在进一步侦查中 。案件背景与立案情况2022年3月23日上午，胡某某（男 ，59岁
，安徽繁昌人）从省外新冠肺炎疫情中高风险地区返回芜湖市繁昌区
。次日，胡某某被诊断为新冠肺炎确诊病例（轻型）。

11月28日武穴疫情情况最新通报(芜湖疫情最新消息)

武穴市关于在外地返乡闭环管理人员中发现2例核酸检测阳性人员涉及点位的通报2022年11月28日 ，我市在外地返乡闭环管理人员中，发现2例核酸检测阳性人员
，结合临床表现判定为无症状感染者 。

武穴市关于新增1例无症状感染者涉及风险点位的通报2022年11月20日，我市在常态化核酸检测中发现1例阳性感染者 ，结合临床表现判定为无症状感染者
。

020湖北快递复工最新消息 3月19日
，从湖北省邮政管理局获悉，全省持续运营的邮政 、顺丰
、京东等主要快递企业力争3月底前达到90%复工水平 ，4月上旬达到100%。

[7]中国发病情况2018年详见主词条：2018年非洲猪瘟疫情2018年8月2日下午17时
，经中国动物卫生与流行病学中心诊断，沈阳市沈北新区沈北街道（新城子）五五社区发生疑似非洲猪瘟疫情 ，并于8月3日上午11时确诊 。截至8月3日15时
，疫点内913头生猪已经全部扑杀和无害化[8]。

Python数据分析实战:使用pyecharts进行数据可视化

〖壹〗、使用pyecharts进行数据可视化的基本步骤如下：导入所需的包和模块
。准备数据。创建图表对象并设置初始选项 。添加数据到图表中
。设置全局选项和系列选项。渲染图表 。下面我将通过几个具体的例子来展示如何使用pyecharts进行数据可视化
。地图pyecharts特别适合绘制地图。

〖贰〗 、以下示例展示带有时间缩放的K线图，利用Python库pyecharts生成 。代码复现调试 ，注释补充
，确保实现准确效果
。

〖叁〗
、由节点和连线组成，节点代表数据源或目的地 ，连线表示数据流动的过程。箭头方向和宽度直观反映数据流动的方向和量级 。数据可视化过程：使用Python中的pyecharts库创建桑基图
。准备数据，包括节点名、源节点 、目标节点
、连线宽度等信息。通过pyecharts的函数调用
，将数据转化为可视化图 。

〖肆〗、以Python中的pyecharts库为例，创建桑基图的步骤简单明了。首先 ，需要准备数据
，包括节点名 、源节点
、目标节点、连线宽度等信息
。然后，通过pyecharts的函数调用 ，将数据转化为可视化图。代码实现如下：（注：由于代码片段限制
，实际示例代码无法完整展示 。

〖伍〗 、为了更好地处理复杂的数据集，Pictorial Bar 还发展出了多种变体 ，包括堆叠 Pictorial Bar 和分组 Pictorial Bar
。尽管其可视化效果独特且引人注目
，Pictorial Bar 的使用也存在一些局限，比如难以精确表示数据细节。借助 Python 的 pyecharts 库 ，用户可以轻松创建 Pictorial Bar 图表 。

〖陆〗、pyecharts中的词云图是一种强大且直观的数据可视化工具
，用于呈现文字数据的频率和重要性
。其主要特点和优势包括： 直观性：通过词语的大小和颜色变化，直观展示哪些词语最常见或最具影响力。 广泛适用性：适用于新闻热点分析
、社交媒体分析、品牌关键词分析等多种场景 。