# Python数据处理作业 在本次作业中，我们将要求你详细阐述我们在挑战中开始开发的代码。作业分为两个部分： ## COVID-19传播建模 - [ ] 在一个图中绘制5-6个不同国家的 *R* 图进行比较，或者使用多个图并排展示。 - [ ] 查看死亡人数和康复人数与感染病例数量之间的相关性。 - [ ] 通过视觉上关联感染率和死亡率并寻找一些异常情况，找出一种典型疾病的持续时间。你可能需要查看不同国家的数据来得出结论。 - [ ] 计算病死率及其随时间的变化。*你可能需要考虑疾病持续的天数，将一个时间序列进行偏移后再进行计算。* ## COVID-19论文分析 - [ ] 构建不同药物的共现矩阵，查看哪些药物经常一起出现（即在一个摘要中被提到）。你可以修改用于构建药物和诊断共现矩阵的代码。 - [ ] 使用热图可视化该矩阵。 - [ ] 作为一个扩展目标，使用[弦图](https://en.wikipedia.org/wiki/Chord_diagram)可视化药物的共现情况。[这个库](https://pypi.org/project/chord/)可能会帮助你绘制弦图。 - [ ] 作为另一个扩展目标，使用正则表达式提取不同药物的剂量（例如 *每天服用400mg氯喹中的**400mg***），并构建一个数据框，显示不同药物的不同剂量。**注意**：考虑药物名称附近的数值。 ## 评分标准 优秀 | 合格 | 需改进 --- | --- | -- | 所有任务完成，图形化展示并解释清楚，包括至少一个扩展目标 | 完成超过5个任务，但未尝试扩展目标，或结果不够清晰 | 完成少于5个（但超过3个）任务，图形化展示未能有效说明问题 **免责声明**： 本文档使用AI翻译服务 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 进行翻译。尽管我们努力确保翻译的准确性，但请注意，自动翻译可能包含错误或不准确之处。原始语言的文档应被视为权威来源。对于关键信息，建议使用专业人工翻译。我们不对因使用此翻译而产生的任何误解或误读承担责任。