2020年初，新型冠状病毒（COVID-19）在全球范围内迅速传播，切断了许多国家和地区之间的联系。为了更好地了解COVID-19的传播情况，全球各地的数据科学家使用Python分析了疫情数据。

下面是一个简单的Python脚本，用于读取国家/地区的COVID-19数据，并将其可视化：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
data = pd.read_csv('covid_data.csv')
# 取最新日期的数据
latest_date = data['date'].max()
latest_data = data[data['date'] == latest_date]
# 根据确诊人数排序
sorted_data = latest_data.sort_values(by='confirmed', ascending=False)
# 绘制条形图
plt.bar(sorted_data['country'], sorted_data['confirmed'])
plt.xticks(rotation=90)
plt.xlabel('Country')
plt.ylabel('Confirmed Cases')
plt.title('COVID-19 Confirmed Cases by Country ({})'.format(latest_date))
plt.show()

这个脚本使用Pandas库读取了一个.csv文件，该文件包含每个国家的COVID-19数据。然后，它选择最新日期的数据，按确诊人数排序，并使用Matplotlib库绘制了条形图，显示每个国家的确诊病例数。

Python在COVID-19研究中的应用不仅限于数据可视化。Python还广泛用于开发机器学习模型，用于预测病例数量、确定COVID-19的传播模式以及识别新的药物治疗方法。

总体而言，Python的使用为COVID-19疫情研究带来了重要的进展，有助于我们更好地理解这个疾病在全球范围内的传播情况。