您现在的位置： 主页 >科技 > 内容
全球微头条丨python数据可视化绘制世界人口地图
来源：脚本之家    时间：2022-06-26 05:55:18
目录
前言获取两个字母的国别码制作世界地图绘制完整的世界人口地图根据人口数量将国家分组根据Pygal设置世界地图的样式

前言

数据来源：population_data.json,


(资料图)

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。

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：

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"
"""
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")

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")

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")

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")

以上就是python数据可视化绘制世界人口地图的详细内容，更多关于python绘制世界人口地图的资料请关注脚本之家其它相关文章！

关键词： 人口数量 我们需要 世界地图 人口地图

上一篇：

下一篇：

为你推荐

X 关闭

网络

X 关闭

专题
商用