在过去的一年里，全球范围内的疫情席卷而来，使得各行各业都受到了严重的影响。然而在这个时候，Python这门编程语言成为了展示疫情数据的重要工具。通过Python宏观分析和可视化数据，研究人员可以更好地了解疫情的传播情况和影响范围。

下面是一个使用Python的代码示例，通过读取疫情数据的CSV文件，使用matplotlib库绘制出了自2020年以来，世界范围内每天新增的病例数和死亡数的变化情况。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取CSV文件并转换为DataFrame对象
df = pd.read_csv('covid19.csv')
# 提取需要用到的列
df = df[['date', 'new_cases', 'new_deaths']]
# 将日期列转换为datetime类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
# 按日期升序排序
df = df.sort_values('date')
# 创建画布和子图
fig, ax = plt.subplots()
# 绘制每日新增病例和死亡数的变化曲线
ax.plot(df['date'], df['new_cases'], label='New Cases')
ax.plot(df['date'], df['new_deaths'], label='New Deaths')
# 添加图例和标签等
ax.legend()
ax.set_title('Worldwide COVID-19 Daily New Cases and Deaths')
ax.set_xlabel('Date')
ax.set_ylabel('Number of People')
plt.show()

执行以上代码，将会得到如下的疫情数据展示图表。

通过这个简单的示例，我们可以看到Python在展示疫情数据方面的强大能力。疫情不仅是一种危机，也是一种挑战，Python在解决这个挑战的过程中也发挥着不可替代的作用。