如何在PHP中進行疫情數據分析與視覺化？

疫情數據分析和視覺化一直是疫情期間受到廣泛關注的議題。而在PHP中進行疫情數據分析與視覺化，不僅可以取得最新的疫情數據，還能透過數據視覺化工具對數據進行分析與展示，更直觀地了解疫情的發展趨勢。

本文將簡單介紹如何在PHP中取得最新的疫情數據，以及如何使用常見的數據視覺化工具對數據進行分析和展示。

一、取得疫情資料

取得最新的疫情資料可以透過網路爬蟲來實現。爬取資料時需要注意一些常見的反爬手段，可以使用一些簡單的技術，例如設定爬蟲請求頭、模擬登入等方式來避免反爬。

取得疫情資料的方式很多，以下以爬取丁香園官網（https://ncov.dxy.cn）為例，介紹如何使用PHP來取得最新的疫情資料。

具體步驟如下：

1.使用CURL來傳送HTTP請求，並將回應結果儲存為字串。

function get_html($url){
    $ch = curl_init();
    curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, $url);
    curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, 1);
    $output = curl_exec($ch);
    curl_close($ch);
    return $output;
}

$html = get_html('https://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/pneumonia');

2.使用正規表示式來匹配所需的資料。

$pattern = '/<script id="getListByCountryTypeService2">(.*?)</script>/si';
preg_match($pattern, $html, $matches);
$matches_str = $matches[1];

3.將符合到的字串轉換為PHP陣列。

$matches_str = str_replace('toArray(', '', $matches_str);
$matches_str = str_replace(')', '', $matches_str);
$data_array = json_decode($matches_str, true);

二、資料視覺化

取得疫情資料之後，接下來可以使用常見的資料視覺化工具對資料進行分析和展示。這裡使用Echarts作為資料視覺化工具。

Echarts是一款JavaScript的資料視覺化函式庫，支援多種圖表類型，包括折線圖、長條圖、圓餅圖等等。 Echarts支援與PHP進行集成，只需要將PHP數組轉換為JSON格式，傳遞給前端即可。

以下是具體實作過程。

1.在HTML頁面中引入Echarts庫。

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts/dist/echarts.min.js"></script>

2.使用PHP陣列來產生JSON格式資料。

$data = [];
foreach ($data_array as $item) {
    $data[] = [
        'name' => $item['provinceName'],
        'value' => $item['confirmedCount']
    ];
}
$json_data = json_encode($data);

3.使用JavaScript程式碼將JSON格式資料傳遞給Echarts，並產生地圖類型的視覺化圖表。

<script type="text/javascript">
    var myChart = echarts.init(document.getElementById('map'));

    var option = {
        visualMap: {
            min: 0,
            max: 80000,
            left: 'left',
            top: 'bottom',
            text: ['高', '低'],
            calculable: true
        },
        toolbox: {
            show: true,
            orient: 'vertical',
            left: 'right',
            top: 'center',
            feature: {
                dataView: {readOnly: false},
                restore: {},
                saveAsImage: {}
            }
        },
        series: [
            {
                name: '确诊人数',
                type: 'map',
                mapType: 'china',
                roam: false,
                label: {
                    normal: {
                        show: true
                    },
                    emphasis: {
                        show: true
                    }
                },
                data:<?php echo $json_data; ?>
            }
        ]
    };

    myChart.setOption(option);
</script>

這段程式碼將產生一個中國地圖類型的視覺化圖表，顯示每個省份確診人數。

三、總結

透過上述方法，我們可以輕鬆地在PHP中獲取最新的疫情數據，並使用Echarts等數據視覺化工具對數據進行分析和展示。這些工具可以幫助我們更直觀地了解疫情的發展趨勢，為疫情預防和控制提供強大的數據支援。

以上是如何在PHP中進行疫情數據分析與視覺化？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！