全国艾滋病数据可视化分析

整体效果

技术栈

Python：使用pandas做数据处理，使用pyecharts做数据可视化生成，使用flask制作接口（用于根据年份更新对应的数据）

数据来源于公共卫生科学数据中心 (phsciencedata.cn)

HTML + CSS + JS：用于前端页面的渲染。

• 使用jQuery库实现AJAX发送请求到服务器用来更新各年份对应的数据以及生成对应省份的3D图。
• 使用Bootstrap库实现图片的轮播以及3D模态框的展示。

参考10分钟在网站上增加一个AI助手，利用阿里云百炼，将通义千问接入项目，提供艾滋病相关知识的科普。

接口介绍

POST /update_year

传入前端选择框中的year，根据year执行对应的生成统计图表的Python文件。

GET /generate_3d_map

前端通过监听鼠标点击事件，识别用户点击的哪一个省份。将省份province传入该接口，province作为参数传入生成3D图的函数，生成对应省份的3D html文件到fe/template/static/province

逻辑介绍

功能介绍

统计图展示

整个页面展示了五个统计图

• 饼图（Pie）：分年龄段展示本年艾滋病人数
• 象形柱状图（PictorialBar）：展示本年艾滋病全国发病数/死亡数前十名
• 折线图（Line）：2010-2020年全国发病率/死亡率走势图
• 地图（Map）：展示本年艾滋病全国分布情况
• 3D地图（Map3D）：展示每个省份的3D效果

根据年份更新数据

点击年份选择框，可以更新对应年份的数据。

图片轮播

页面中心有三张有关艾滋病科普知识的图片进行轮播。

AI科普顾问

点击右下角的小圆圈，可以调出AI（通义千问），用户可以与其对话，了解艾滋病的相关知识。

3D省份展示

点击全国艾滋病分布情况中的任意省份，页面会弹出对应省份的3D图。

部署

Linux裸机部署

环境

• Python 3.11.2
• node v18.19.0
• Debian bookworm

先安装依赖

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

然后运行app.py，期间保持其一直运行（建议制作service）

python3 app.py

再进入analysis/fe/template，先安装依赖

npm install

最后运行程序

npm run dev -- --host

整个程序的入口为以下这些IP

Docker部署

整个项目已打包为Docker镜像，并推送至仓库。

beatrueman/analisis:1.0.0

docker run -p 5173:5173 beatrueman/analisis:1.0.0