0

0

python怎么绘制世界人口地图

PHPz

PHPz

发布时间:2023-05-14 15:22:12

|

1346人浏览过

|

来源于亿速云

转载

前言

数据来源:population_data.json,

先看一下数据长啥样

[
  {
    "Country Name": "Arab World",
    "Country Code": "ARB",
    "Year": "1960",
    "Value": "96388069"
  },
  {
    "Country Name": "Arab World",
    "Country Code": "ARB",
    "Year": "1961",
    "Value": "98882541.4"
  },
省略。。。。
]

'''这个文件实际上就是一个很长的Python列表,其中每个元素都是一个包含四个键的字典:
国家名、国别码、年份以及表示人口数量的值。

我们只关心每个国家2010年的人口数量,因此我们首先编写一个打印这些信息的程序:'''

import json
#将数据加载到一个列表中
filename= 'population_data.json'
with open(filename) as f :
    pop_data = json.load(f)
#打印每个国家2010年的人口数量
for pop_dic in pop_data :
     if pop_dic["Year"] == '2010' :
         country_name= pop_dic['Country Name']
         population =int(float(pop_dic['Value']) )#population_data.json中的每个键和值都是字符串。为处理这些人口数据,我们需要将表示人口数量的字符串转换为数字值,为此我们使用函数int():
         print(country_name + ":" + str(population))
rab World:357868000
Caribbean small states:6880000
East Asia & Pacific (all income levels):2201536674
East Asia & Pacific (developing only):1961558757
Euro area:331766000
Europe & Central Asia (all income levels):890424544
Europe & Central Asia (developing only):405204000

获取两个字母的国别码

'''制作地图前,还需要解决数据存在的最后一个问题。Pygal中的地图制作工具要求数据为特定的格式:用国别码表示国家,以及用数字表示人口数量。处理地理政治数据时,经常需要用到几个标准化国别码集。

立即学习Python免费学习笔记(深入)”;

population_data.json中包含的是三个字母的国别码,但Pygal使用两个字母的国别码。我们需要想办法根据国家名获取两个字母的国别码。

Pygal使用的国别码存储在模块i18n(internationalization的缩写)中。

字典COUNTRIES包含的键和值分别为两个字母的国别码和国家名。

要查看这些国别码,可从模块i18n中导入这个字典,并打印其键和值:'''

from pygal_maps_world.i18n import COUNTRIES
for country_code in sorted(COUNTRIES.keys()):
    print(country_code, COUNTRIES[country_code])
ad Andorra
ae United Arab Emirates
af Afghanistan
al Albania

为获取国别码,我们将编写一个函数,它在COUNTRIES中查找并返回国别码。

我们将这个函数放在一个名为country_codes的模块中,以便能够在可视化程序中导入它:

绘蛙
绘蛙

电商场景的AI创作平台,无需高薪聘请商拍和文案团队,使用绘蛙即可低成本、批量创作优质的商拍图、种草文案

下载
from pygal_maps_world.i18n import COUNTRIES
def get_country_code(country_name):
    #根据指定的国家,返回Pygal使用的两个字母的国别码
    for code,name in COUNTRIES.items():
        if name == country_name :
            return code
    # 如果没有找到指定的国家,就返回None
    return None
#打印每个国家2010年的人口数量
for pop_dic in pop_data :
     if pop_dic["Year"] == '2010' :
         country_name= pop_dic['Country Name']
         population =int(float(pop_dic['Value']) )#population_data.json中的每个键和值都是字符串。为处理这些人口数据,我们需要将表示人口数量的字符串转换为数字值,为此我们使用函数int():
         code =  get_country_code(country_name)
         if code :
             print(code + ":" + str(population))
         else:
            print('error - ' + ":" + str(population))
error - :357868000
error - :6880000
error - :2201536674
error - :1961558757
error - :331766000

导致显示错误消息的原因有两个。首先,并非所有人口数量对应的都是国家,有些人口数量对应的是地区(阿拉伯世界)和经济类群(所有收入水平)。

其次,有些统计数据使用了不同的完整国家名(如Yemen, Rep.,而不是Yemen)。当前,我们将忽略导致错误的数据,看看根据成功恢复了的数据制作出的地图是什么样的。

制作世界地图

import pygal_maps_world.maps#创建了一个Worldmap实例,并设置了该地图的的title属性
wm = pygal_maps_world.maps.World()
wm.title = 'North, Central, and South America'
'''
了方法add(),它接受一个标签和一个列表,其中后者包含我们要突出的国家的国别码。每次调用add()都将为指定的国家
选择一种新颜色,并在图表左边显示该颜色和指定的标签。我们要以同一种颜色显示整个北美地区,因此第一次调用add()
时,在传递给它的列表中包含'ca'、'mx'和'us',以同时突出加拿大、墨西哥和美国。接下来,对中美和南美国家做同样
的处理。
'''
wm.add('North America', ['ca', 'mx', 'us'])
wm.add('Central America', ['bz', 'cr', 'gt', 'hn', 'ni', 'pa', 'sv'])
wm.add('South America', ['ar', 'bo', 'br', 'cl', 'co', 'ec', 'gf',
'gy', 'pe', 'py', 'sr', 'uy', 've'])
'''
方法render_to_file()创建一个包含该图表的.svg文件,你可以在浏览器中打开它。输出是一幅以不同颜色突出北美、
中美和南美的地图
'''
wm.render_to_file('americas.svg')

python怎么绘制世界人口地图

绘制完整的世界人口地图

'''要呈现其他国家的人口数量,需要将前面处理的数据转换为Pygal要求的字典格式:键为两个字母的国别码,值为人口数量。

为此,在world_population.py中添加如下代码:

import  json
#将数据加载到一个列表中
filename= 'population_data.json'
with open(filename) as f :
    pop_data = json.load(f)
def get_country_code(country_name):
    #根据指定的国家,返回Pygal使用的两个字母的国别码
    for code,name in COUNTRIES.items():
        if name == country_name :
            return code
    # 如果没有找到指定的国家,就返回None
    return None
#创建一个包含人口数量是字典
cc_populations = {}
#打印每个国家2010年的人口数量
for pop_dic in pop_data :
     if pop_dic["Year"] == '2010' :
         country_name= pop_dic['Country Name']
         population =int(float(pop_dic['Value']) )#population_data.json中的每个键和值都是字符串。为处理这些人口数据,我们需要将表示人口数量的字符串转换为数字值,为此我们使用函数int():
         code =  get_country_code(country_name)
         if code :
            cc_populations[code] =  population
import pygal_maps_world.maps#创建了一个Worldmap实例,并设置了该地图的的title属性
wm = pygal_maps_world.maps.World()
wm.title = 'world population in 2010, by country'
wm.add('2010', cc_populations)
wm.render_to_file('world_population.svg')

python怎么绘制世界人口地图

根据人口数量将国家分组

import json
#将数据加载到一个列表中
filename= 'population_data.json'
with open(filename) as f :
    pop_data = json.load(f)
def get_country_code(country_name):
    #根据指定的国家,返回Pygal使用的两个字母的国别码
    for code,name in COUNTRIES.items():
        if name == country_name :
            return code
    # 如果没有找到指定的国家,就返回None
    return None
#创建一个包含人口数量是字典
cc_populations = {}
#打印每个国家2010年的人口数量
for pop_dic in pop_data :
     if pop_dic["Year"] == '2010' :
         country_name= pop_dic['Country Name']
         population =int(float(pop_dic['Value']) )#population_data.json中的每个键和值都是字符串。为处理这些人口数据,我们需要将表示人口数量的字符串转换为数字值,为此我们使用函数int():
         code =  get_country_code(country_name)
         if code :
            cc_populations[code] =  population
###根据人口数量将国家分3组   
cc_pop_1,cc_pop_2,cc_pop_3 = {},{},{}
for cc,pop in cc_populations.items():
    if pop < 10000000:
        cc_pop_1[cc] = pop
    elif pop < 1000000000:
        cc_pop_2[cc] = pop
    else:
        cc_pop_3[cc] = pop
import pygal_maps_world.maps#创建了一个Worldmap实例,并设置了该地图的的title属性
wm = pygal_maps_world.maps.World()
wm.title = 'world population in 2010, by country'
wm.add('0-10m', cc_pop_1)
wm.add('10m-1bn', cc_pop_2)
wm.add('> 1bn', cc_pop_3)
wm.render_to_file('world_population.svg')

python怎么绘制世界人口地图

根据Pygal设置世界地图的样式

在这个地图中,根据人口将国家分组虽然很有效,但默认的颜色设置很难看。例如,在这里,Pygal选择了鲜艳的粉色和绿色基色。

下面使用Pygal样式设置指令来调整颜色。我们也让Pygal使用一种基色,但将指定该基色,并让三个分组的颜色差别更大

###根据Pygal设置世界地图的样式
'''
在这个地图中,根据人口将国家分组虽然很有效,但默认的颜色设置很难看。例如,在这里,Pygal选择了鲜艳的粉色
和绿色基色。下面使用Pygal样式设置指令来调整颜色。我们也让Pygal使用一种基色,但将指定该基色,并让三个分组
的颜色差别更大
'''
###根据人口数量将国家分组
import json
#将数据加载到一个列表中
filename= 'population_data.json'
with open(filename) as f :
    pop_data = json.load(f)
def get_country_code(country_name):
    #根据指定的国家,返回Pygal使用的两个字母的国别码
    for code,name in COUNTRIES.items():
        if name == country_name :
            return code
    # 如果没有找到指定的国家,就返回None
    return None
#创建一个包含人口数量是字典
cc_populations = {}
#打印每个国家2010年的人口数量
for pop_dic in pop_data :
     if pop_dic["Year"] == '2010' :
         country_name= pop_dic['Country Name']
         population =int(float(pop_dic['Value']) )#population_data.json中的每个键和值都是字符串。为处理这些人口数据,我们需要将表示人口数量的字符串转换为数字值,为此我们使用函数int():
         code =  get_country_code(country_name)
         if code :
            cc_populations[code] =  population
###根据人口数量将国家分3组   
cc_pop_1,cc_pop_2,cc_pop_3 = {},{},{}
for cc,pop in cc_populations.items():
    if pop < 10000000:
        cc_pop_1[cc] = pop
    elif pop < 1000000000:
        cc_pop_2[cc] = pop
    else:
        cc_pop_3[cc] = pop
import pygal_maps_world.maps#创建了一个Worldmap实例,并设置了该地图的的title属性
from pygal.style import RotateStyle
from pygal.style import LightColorizedStyle#加亮颜色主题
wm_style = RotateStyle('#336699', base_style= LightColorizedStyle)
wm = pygal_maps_world.maps.World(style = wm_style)
wm.title = 'world population in 2010, by country'
wm.add('2010', cc_populations)
wm.add('0-10m', cc_pop_1)
wm.add('10m-1bn', cc_pop_2)
wm.add('> 1bn', cc_pop_3)
wm.render_to_file('world_population.svg')

python怎么绘制世界人口地图

相关文章

python速学教程(入门到精通)
python速学教程(入门到精通)

python怎么学习?python怎么入门?python在哪学?python怎么学才快?不用担心,这里为大家提供了python速学教程(入门到精通),有需要的小伙伴保存下载就能学习啦!

下载

相关标签:

本站声明:本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn

热门AI工具

更多
DeepSeek
DeepSeek

幻方量化公司旗下的开源大模型平台

豆包大模型
豆包大模型

字节跳动自主研发的一系列大型语言模型

WorkBuddy
WorkBuddy

腾讯云推出的AI原生桌面智能体工作台

腾讯元宝
腾讯元宝

腾讯混元平台推出的AI助手

文心一言
文心一言

文心一言是百度开发的AI聊天机器人,通过对话可以生成各种形式的内容。

讯飞写作
讯飞写作

基于讯飞星火大模型的AI写作工具,可以快速生成新闻稿件、品宣文案、工作总结、心得体会等各种文文稿

即梦AI
即梦AI

一站式AI创作平台,免费AI图片和视频生成。

ChatGPT
ChatGPT

最最强大的AI聊天机器人程序,ChatGPT不单是聊天机器人,还能进行撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。

相关专题

更多
json数据格式
json数据格式

JSON是一种轻量级的数据交换格式。本专题为大家带来json数据格式相关文章,帮助大家解决问题。

457

2023.08.07

json是什么
json是什么

JSON是一种轻量级的数据交换格式,具有简洁、易读、跨平台和语言的特点,JSON数据是通过键值对的方式进行组织,其中键是字符串,值可以是字符串、数值、布尔值、数组、对象或者null,在Web开发、数据交换和配置文件等方面得到广泛应用。本专题为大家提供json相关的文章、下载、课程内容,供大家免费下载体验。

547

2023.08.23

jquery怎么操作json
jquery怎么操作json

操作的方法有:1、“$.parseJSON(jsonString)”2、“$.getJSON(url, data, success)”;3、“$.each(obj, callback)”;4、“$.ajax()”。更多jquery怎么操作json的详细内容,可以访问本专题下面的文章。

335

2023.10.13

go语言处理json数据方法
go语言处理json数据方法

本专题整合了go语言中处理json数据方法,阅读专题下面的文章了解更多详细内容。

82

2025.09.10

C# ASP.NET Core微服务架构与API网关实践
C# ASP.NET Core微服务架构与API网关实践

本专题围绕 C# 在现代后端架构中的微服务实践展开,系统讲解基于 ASP.NET Core 构建可扩展服务体系的核心方法。内容涵盖服务拆分策略、RESTful API 设计、服务间通信、API 网关统一入口管理以及服务治理机制。通过真实项目案例,帮助开发者掌握构建高可用微服务系统的关键技术,提高系统的可扩展性与维护效率。

74

2026.03.11

Go高并发任务调度与Goroutine池化实践
Go高并发任务调度与Goroutine池化实践

本专题围绕 Go 语言在高并发任务处理场景中的实践展开,系统讲解 Goroutine 调度模型、Channel 通信机制以及并发控制策略。内容包括任务队列设计、Goroutine 池化管理、资源限制控制以及并发任务的性能优化方法。通过实际案例演示,帮助开发者构建稳定高效的 Go 并发任务处理系统,提高系统在高负载环境下的处理能力与稳定性。

38

2026.03.10

Kotlin Android模块化架构与组件化开发实践
Kotlin Android模块化架构与组件化开发实践

本专题围绕 Kotlin 在 Android 应用开发中的架构实践展开,重点讲解模块化设计与组件化开发的实现思路。内容包括项目模块拆分策略、公共组件封装、依赖管理优化、路由通信机制以及大型项目的工程化管理方法。通过真实项目案例分析,帮助开发者构建结构清晰、易扩展且维护成本低的 Android 应用架构体系,提升团队协作效率与项目迭代速度。

83

2026.03.09

JavaScript浏览器渲染机制与前端性能优化实践
JavaScript浏览器渲染机制与前端性能优化实践

本专题围绕 JavaScript 在浏览器中的执行与渲染机制展开,系统讲解 DOM 构建、CSSOM 解析、重排与重绘原理,以及关键渲染路径优化方法。内容涵盖事件循环机制、异步任务调度、资源加载优化、代码拆分与懒加载等性能优化策略。通过真实前端项目案例,帮助开发者理解浏览器底层工作原理,并掌握提升网页加载速度与交互体验的实用技巧。

97

2026.03.06

Rust内存安全机制与所有权模型深度实践
Rust内存安全机制与所有权模型深度实践

本专题围绕 Rust 语言核心特性展开,深入讲解所有权机制、借用规则、生命周期管理以及智能指针等关键概念。通过系统级开发案例,分析内存安全保障原理与零成本抽象优势,并结合并发场景讲解 Send 与 Sync 特性实现机制。帮助开发者真正理解 Rust 的设计哲学,掌握在高性能与安全性并重场景中的工程实践能力。

223

2026.03.05

热门下载

更多
网站特效
/
网站源码
/
网站素材
/
前端模板

精品课程

更多
相关推荐
/
热门推荐
/
最新课程
最新Python教程 从入门到精通
最新Python教程 从入门到精通

共4课时 | 22.5万人学习

Django 教程
Django 教程

共28课时 | 4.9万人学习

SciPy 教程
SciPy 教程

共10课时 | 1.9万人学习

关于我们 免责申明 举报中心 意见反馈 讲师合作 广告合作 最新更新
php中文网:公益在线php培训,帮助PHP学习者快速成长!
关注服务号 技术交流群
PHP中文网订阅号
每天精选资源文章推送

Copyright 2014-2026 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号