# 使用 Python 處理數據的作業 在這份作業中，我們將要求你詳細說明我們在挑戰中開始開發的代碼。作業分為兩部分： ## COVID-19 傳播模型 - [ ] 在一個圖表中繪製 5-6 個不同國家的 *R* 圖表進行比較，或者使用多個並排的圖表。 - [ ] 查看死亡人數和康復人數如何與感染病例數量相關。 - [ ] 通過視覺上相關感染率和死亡率並尋找一些異常，找出典型疾病持續的時間。你可能需要查看不同國家的數據來得出結論。 - [ ] 計算致死率以及它隨時間的變化。*你可能需要考慮疾病持續的天數，將一個時間序列進行移位後再進行計算。* ## COVID-19 論文分析 - [ ] 建立不同藥物的共現矩陣，查看哪些藥物經常一起出現（即在同一摘要中提到）。你可以修改用於建立藥物和診斷共現矩陣的代碼。 - [ ] 使用熱圖可視化這個矩陣。 - [ ] 作為額外挑戰，使用 [chord diagram](https://en.wikipedia.org/wiki/Chord_diagram) 可視化藥物的共現情況。[這個庫](https://pypi.org/project/chord/) 可能可以幫助你繪製弦圖。 - [ ] 作為另一個額外挑戰，使用正則表達式提取不同藥物的劑量（例如 **400mg** 在 *每天服用 400mg 氯喹* 中），並建立一個數據框，顯示不同藥物的不同劑量。**注意**：考慮與藥物名稱在文本中接近的數值。 ## 評分標準 卓越 | 合格 | 需要改進 --- | --- | -- | 所有任務完成，圖形化展示並解釋清楚，包括至少完成一個額外挑戰 | 完成超過 5 項任務，但未嘗試額外挑戰，或者結果不清晰 | 完成少於 5 項（但超過 3 項）任務，且可視化未能有效展示重點 **免責聲明**： 本文件已使用人工智能翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們致力於提供準確的翻譯，請注意自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始語言的文件應被視為權威來源。對於重要資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋概不負責。