# 使用 Python 進行數據處理的作業 在這份作業中，我們將要求您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 傳播建模 - [ ] 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與感染病例數之間的相關性。 - [ ] 通過視覺化比較感染率和死亡率，找出疾病通常持續的時間，並尋找一些異常情況。您可能需要查看不同國家的數據來得出結論。 - [ ] 計算致死率以及其隨時間的變化。*您可能需要考慮疾病的持續天數，將一個時間序列進行偏移後再進行計算。* ## COVID-19 論文分析 - [ ] 構建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）。您可以修改用於構建藥物和診斷共現矩陣的代碼。 - [ ] 使用熱圖可視化此矩陣。 - [ ] 作為進階目標，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/) 可能會幫助您繪製弦圖。 - [ ] 作為另一個進階目標，使用正則表達式提取不同藥物的劑量（例如 *每天服用 400mg 氯喹* 中的 **400mg**），並構建一個數據框架，顯示不同藥物的不同劑量。**注意**：考慮藥物名稱附近的數值。 ## 評分標準 卓越 | 合格 | 需要改進 --- | --- | -- | 所有任務均完成，並附有圖形說明和解釋，包括至少完成一個進階目標 | 完成超過 5 項任務，但未嘗試進階目標，或結果不夠清晰 | 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**： 本文件使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。應以原始語言的文件作為權威來源。對於關鍵資訊，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解讀概不負責。