fix new cases axis upper bounds for spikey data, improved landing page comment

all_countries.py

@@ -8,6 +8,15 @@ import time as time_module
 import pickle
 basename="all_"
 
+# manual y adjustments for new cases
+corr = {"Chile": 10000,
+        "China": 4000,
+        "Ecuador": 2500,
+        "Kazakhstan": 5000,
+        "Kyrgyztan": 2200,
+        "Peru": 10000,
+}
+
 def plot(data, countries, pop):
     figsize = (10,5)
 
@@ -30,6 +39,9 @@ def plot(data, countries, pop):
         # fix lower bound of plot
         for ax in (ax1, ax2):
             axis = ax.axis()
+            if ax is ax1: # adjust left (new cases) axes upper boundary for given countries
+                if loc in corr:
+                    axis = [axis[0], axis[1], axis[2], corr[loc]]
             ax.axis([axis[0], axis[1], -1, axis[3]])
 
         # if we know population: plot 500 new cases / 1million inhabitants as a rough measure for comparison

index.html

@@ -16,6 +16,8 @@ Automatisierte Übersichtsplots für die ganze Welt, analog zu <a href=https://c
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 Achtung: Die hier dargestellten Daten sind zwischen den Ländern kaum vergleichbar, da überall unterschiedliche Kriterien für Testung, Zählung und Meldung von Daten existieren.
 Ohne genaue Kenntnis der Situationen in den einzelnen Ländern ist ein aussagekräftiger Vergleich <b>nicht möglich</b>!
+<br>
+Die Dunkelziffer hängt stark von der Testkapazität, -Häufigkeit und -Politik ab, manche Staaten geben nur frisierte Zahlen aus (siehe <a href="https://www.bbc.com/news/world-middle-east-53598965">hier</a> oder <a href="https://i.imgur.com/LncJBYp.png">hier</a>), und ist somit weder zeitlich noch räumlich als Konstante anzusehen!
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 Anmerkung zum "infection state": Ich habe, angelehnt an die deutschen Vorgaben der Einschätzung einer Region als "Risikogebiet" bei 500 Neuinfektionen/1Mio EW in 7 Tagen, <b>willkührliche</b> Grenzen
 bei 5, 50 und 500 festgesetzt, um ein bisschen die Schwere des Geschehens einschätzen zu können.