Mi hermano lo tiene actualmente hace 9 días y los primeros días me comento que no sentía aromas ni tampoco gusto ,si se sentía cansado , pero hoy ya siente aromas pero gusto todavía no y el efecto de cansancio ya se le paso.
siendo que lo que más deberia hacer uno es salir lo menos posible 
En twitter se habla de una foto de la izkia siches, alguien cacha algo?
edit: ya la encontré
En twitter se habla de una foto de la izkia siches, alguien cacha algo?
edit: ya la encontré
Con razón en Twitter los zurdos estaban defendiéndola a como dé lugar. Juran de guata que los fachos fueron quienes "filtraron" la foto para desprestigiarla. Hasta están jugando al empate comparándola con el vino de Van Rysselberghe, diciendo que el de esta última fue más grave al ser en horario laboral.En twitter se habla de una foto de la izkia siches, alguien cacha algo?
edit: ya la encontré
la dieta mediterranea consiste en comer pocos carbohidratos, no muchos
debes de esperar, viejos enfermos se han recuperadoEl tío de mi vieja cayó hospitalizado el día de ayer. Nos enteramos hace poco. Probablemente tenga el virus chino, Ya está viejito igual, así q al menos ya me mentalicé que será la primera pérdida de la familia por esta weá. Una pena pq es un buen chato. El viernes pasado había hablado por teléfono con él pq había llamado para saludar
gracias por el aporte
Si ya llevas una semana con el covid se podría decir que eres asintomático o puedes empeorar en cualquier momento? Cuanto te dijeron que duraba el virus en el cuerpo? Si se demoraron 7 días en entregarte los resultados entonces ya llevas dos semanas con el virus o tal vez más en el organismo.
shrek
Reducio Sifras El abrazo de Hitler y NapoleónEn twitter se habla de una foto de la izkia siches, alguien cacha algo?
edit: ya la encontré
Y a los cuantos días es el peak del virus? O ya te salvaste se podría decir? Te dijeron cuánto tiempo dura el bicho en el organismo?
Y como desaparecería solo cimpadrito?
import os.path
from datetime import datetime
import urllib.request
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import ScalarFormatter
from matplotlib.offsetbox import OffsetImage, AnnotationBbox
from matplotlib.cbook import get_sample_data
import numpy as np
import pandas as pd
#Download data, refresca cada 1 hora
filename = 'paises_confirmed_jh.csv'
if not os.path.isfile(filename) or os.stat(filename).st_mtime + 3600 < datetime.now().timestamp():
url = "https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_covid19_confirmed_global.csv"
urllib.request.urlretrieve(url, filename)
dataRaw = pd.read_csv(filename)
dataRaw = dataRaw.drop(['Province/State', 'Lat','Long'], axis=1)
data = dataRaw.transpose()
data = data.reset_index()
data.columns = data.iloc[0]
data = data.iloc[1:]
data['Fecha'] = pd.to_datetime(data['Country/Region'])
fig, ax = plt.subplots(figsize=(20, 15))
plt.ylabel('New Confirmed Last Week', fontsize=25)
plt.xlabel('Confirmed', fontsize=25)
#plt.title('Casos por pais', fontsize=30)
countries = ['Chile','Japan','Brazil','Spain','Greece']
colors = ['red','#7F6000','#03B152','#FFC000','#002060']
image_path = get_sample_data('ada.png')
image = plt.imread(image_path)
im = OffsetImage(image, zoom=0.04)
for i, columnName in enumerate(countries):
yvals = data[columnName].diff().rolling(7).sum()
index100 = data.loc[data[columnName] > 100].index[0]
xvals = np.where((data.index < index100), np.nan, data[columnName])
ax.plot(xvals, yvals, label = columnName, lw=3, color=colors[i], linewidth=2)
ab = AnnotationBbox(im, (xvals[-1]*1.05, yvals.iloc[-1]), xycoords='data', frameon=False)
ax.add_artist(ab)
plt.style.use('ggplot')
plt.xticks(fontsize=16)
plt.xscale("log")
plt.yscale("log")
plt.yticks(fontsize=16)
plt.tick_params(axis='x', which='major')
sFormatter = ScalarFormatter() #useOffset=False, useMathText=True
#sFormatter.set_powerlimits((-3, 4))
sFormatter.set_scientific(False)
ax.yaxis.set_major_formatter(sFormatter)
ax.xaxis.set_major_formatter(sFormatter)
ax.get_legend_handles_labels()
ax.legend(fontsize=20, loc=0, facecolor = 'white', title = 'Legend', title_fontsize = 25)
plt.show()
import os.path
from datetime import datetime
import urllib.request
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import ScalarFormatter
import numpy as np
import pandas as pd
#Download data, refresca cada 1 hora
filename = 'CasosTotalesCumulativo_T.csv'
if not os.path.isfile(filename) or os.stat(filename).st_mtime + 3600 < datetime.now().timestamp():
url = "https://raw.githubusercontent.com/MinCiencia/Datos-COVID19/master/output/producto3/CasosTotalesCumulativo_T.csv"
urllib.request.urlretrieve(url, filename)
data = pd.read_csv(filename) #, index_col ="Name"
data['Fecha'] = pd.to_datetime(data['Region'])
fig, ax = plt.subplots(figsize=(20, 15))
plt.ylabel('Casos', fontsize=25)
plt.xlabel('Fecha', fontsize=25)
plt.title('Casos por región', fontsize=30)
for (columnName, columnData) in data[['Valparaíso','Biobío','Araucanía','Maule',]].iteritems():
print(columnName)
ax.plot(data.Fecha, columnData, label = columnName, lw=3)
plt.style.use('ggplot')
plt.xticks(fontsize=8, rotation=50)
plt.yscale("log",)
plt.yticks(fontsize=16)
plt.tick_params(axis='x', which='major')
ax.yaxis.set_major_formatter(ScalarFormatter())
ax.get_legend_handles_labels()
ax.legend(fontsize=20, loc=0, facecolor = 'white', title = 'Legend', title_fontsize = 25)
plt.show()