广州、重庆疫情日更新(11月23日)/北京、上海、广州疫情发展趋势分析
〖A〗、广州疫情：11月23日，广州新增本土确诊病例428例，新增本土无症状感染者7192例，两者相加共计7620例。与前期数据相比，广州的感染数继续呈现下降趋势，已连续2天低于8000例。这一变化表明，广州的疫情防控措施正在逐步显现成效，拐点似乎已经到来。
〖B〗、新增确诊病例：31个省（自治区、直辖市）和新疆生产建设兵团报告新增确诊病例22例。其中，境外输入病例20例（福建4例，广东4例，上海3例，四川3例，江苏2例，陕西2例，内蒙古1例，河南1例），本土病例2例（天津1例，上海1例）。新增死亡病例：无新增死亡病例。
〖C〗、重庆疫情：11月22日，重庆新增本土确诊病例215例，新增本土无症状感染者6728例。在扣除无症状转归后，重庆的日新增病例数为6866例。这一数据相比前几日有所攀升，显示出重庆的疫情仍在持续发展。重庆正走在追赶广州的路上，疫情防控形势依然严峻。
〖D〗、与前期相比，重庆的日新增病例数也开始下跌，重新跌回到7000例以内。这一变化让人看到了重庆疫情防控的积极进展，是否意味着拐点已经到来，还需要进一步观察。但无论如何，重庆和广州都走在疫情下降的路上，这是值得肯定和鼓励的。
罕见!北上广深港,人口集体减少了!
〖A〗、年，北上广深港这五个一贯被视为中国人口流入重镇的城市，竟然集体出现了人口减少的现象。这一变化引发了广泛关注，以下是对这一现象的原因分析：主动控制人口规模 北京和上海：这两个城市早已设定了人口天花板。北京划定了2035年人口天花板为2300万，上海则为2500万。
〖B〗、更关键的是，目前真正拥有1000万资产以上的家庭主要集中在北上广深等几个城市，比如我国有600万资产以上的总共是488万个家庭，而北上广深港等10个城市所占的家庭数量就达到258万个，占比达到53%左右，剩下的47%主要分布在其他城市。
〖C〗、更重要的是，目前资产千万以上的家庭主要集中在北上广深等几个城市。例如，中国拥有600万以上资产的家庭有488万，而北上广深等10个城市的家庭数量为258万，约占53%，其余47%主要分布在其他城市。目前北上广深港等10个城市千万资产以上的顶级家庭比例至少在70%以上，相当于其他城市千万资产以上的家庭只有60万左右。
8月大湾区9城新房成交跌势明显,东莞二手成交涨近7成
〖A〗、月，大湾区新房市场交易量整体呈现下滑趋势，而二手房市场中东莞表现突出，成交量大幅上涨。以下是对该现象的详细分析：新房市场成交跌势明显 整体概况：8月，大湾区除珠海（未公示数据）与肇庆外，其余7城新房成交量环比纷纷下跌。整个大湾区8城（除珠海）一手成交了37万套住宅房源，整体呈现跌势。
〖B〗、近日，2023年7月大湾区内地9城楼市成绩单相继出炉，数据显示9城新房成交量均有不同程度的下跌。面对这一局势，未来大湾区的楼市走势显得扑朔迷离，但在这其中，广州和深圳仍展现出一定的领跑潜力。大湾区楼市整体概况 据统计，7月大湾区内地9城共成交24597套新房，成交面积共2722万㎡。
〖C〗、不过，6月广州商品住宅成交均价38842元/㎡，环比上涨5%，同比下跌9% ，这主要是多项目以价换量，且高价区域网签量占比提升拉升了整体均价。从长期来看，影响因素复杂，涨跌情况存在不确定性。
〖D〗、年以来，有着深圳“后花园”之称的广东东莞楼市格局发生了巨大的变化。受到大湾区建设推进、品牌开发商积极进驻拿地、二手房交易流程优化及个税征收方式调整等各项利好因素的促进下，2020年的东莞购房需求旺盛，房价出现上涨趋势。东莞在2020年6月的房价“涨幅首次超过深圳”。
〖E〗、近期数据显示，2025年6月第3周二手房均价15959元/㎡，环比微跌，近一年中9个月呈下跌趋势；6月第5周数据显示，当前均价约15900元/平方米，环比微跌0.20%。从典型小区来看，价格跨度较大。
〖F〗、月14日，国家统计局发布2020年8月份70个大中城市商品住宅销售价格变动情况显示，8月，一二三线城市商品住宅销售价格稳中略涨，房价仍处于高位，尤其是大湾区区域内城市涨幅领衔全国，价格上涨较快，楼市小阳春持续。值得注意的是，政策趋紧取向愈加明显。
基于eCharts实现的疫情历史图表(系列之二)
〖A〗、实现方式：与确诊人数变化图表类似，通过eCharts的折线图功能展示治愈人数的变化趋势。死亡人数的变化 图表类型：折线图 展示内容：展示从疫情开始到某一特定日期（如2月底）的死亡人数变化趋势。实现方式：同样通过eCharts的折线图功能展示死亡人数的变化趋势。
〖B〗、疫情数字展示：使用指标卡形式，直观呈现关键疫情数据，如确诊人数、死亡人数、治愈人数等。左侧地图与折线图：利用ECharts图表库，展示上海疫情地图，以及疫情发展趋势的折线图，帮助用户快速了解疫情地理分布和趋势变化。
〖C〗、本案例通过Matplotlib和Pyecharts工具，可视化新冠疫情历史数据，包括全国及全球范围内的统计信息，供学习参考。数据来源于github.com/canghailan/W...中的Wuhan-2019-nCoV.csv文件，数据覆盖新冠病毒爆发初期至2020年9月21日的历史数据。
〖D〗、ECharts 5 对“分裂”、“合并”的支持，不仅需要设置 morph： true，还需要在 setOption 时，指定旧数据的哪个维度映射到新数据的哪个维度上。然后 ECharts 用这两个维度里的值进行对应，计算出数据项是否应该分裂、合并。
〖E〗、数据可视化之Pyecharts制作酷炫图表 相关特性 Pyecharts囊括30+种常见图表，支持主流笔记本环境如Jupyter Notebook和JupyterLab。 提供高度灵活的配置项，便于自定义图表外观，且附有详尽文档和示例，帮助开发者快速上手。 轻松集成至Flask、Django等主流Web框架。
2020年肺炎疫情对车市冲击洞察报告
年，新型冠状病毒肺炎疫情对中国乘用车市场造成了前所未有的冲击。以下是对该冲击的详细洞察报告：疫情对车市的整体影响 2020年初，新型冠状病毒肺炎疫情的突然爆发和快速蔓延，使原本就举步维艰的中国乘用车市场雪上加霜。疫情的冲击涉及车市的所有主体，包括汽车制造商、零部件供应商、经销商以及消费者等。
新冠疫情的突如其来，让所有人都措手不及。疫情的发生，对汽车市场产生了极大的冲击，对消费者的购车意愿也产生了一定的影响。2020年3月6日，J.D. Power正式发布新冠肺炎疫情对消费者购车意愿影响的调查报告，并总结出受访意向购车者购车考虑因素TOP 10。
疫情叠加车市寒潮，今年将是个灾年，及时调整全年目标，更为审慎地制定销售策略，是汽车厂家必答的一道开放题。销量目标牵一发动全身，如调整不及时，将彻底打乱车企原本战略节奏，造成采购巨大浪费，车企与经销商矛盾加剧等负面效应。
抗击疫情时间轴怎么画
〖A〗、绘制时间轴：用直尺和铅笔在纸上画一条水平直线代表时间流逝，在直线一端写上起始时间，另一端写结束时间。根据疫情时间跨度，以天、周或月为单位标记时间轴。标记数据点：依据疫情发展情况，在时间轴上标记各类数据点，如确诊人数、地理分布、防控措施等。用不同颜色标记不同数据，如红色表示确诊人数增加，绿色表示治愈人数增加。
〖B〗、月19日，高级别专家组上午参加疫情研讨会后，立刻前往武汉金银潭医院和武汉疾控中心实地调研。中午来不及休息，下午开会到5点，又登上飞往北京的航班。1月20日一早，6位高级别专家走进中南海，直接面对决策层，汇报了对疫情的研判意见。
〖C〗、年至2050年中国历史时间轴（1949-2006年已知，后续为概括性描述）：1949年：中国人民站起来了，中华人民共和国成立。1950年至2006年：（具体事件已参考给定信息列出，此处不再赘述）2007年：经济持续增长：中国经济继续保持高速增长，成为全球第二大经济体。
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本文概览：广州、重庆疫情日更新(11月23日)/北京、上海、广州疫情发展趋势分析 〖A〗、广州疫情：11月23日，广州新增本土确诊病例428例，新增本土无症状感染者7192例，两者相加共计7620例。与前期数据相比，广州的感染数继续呈现下降趋势，已连续2天低于8000例。这一变化...
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