本文主要是給大家介紹了python大數(shù)據(jù)可視化制作全球人口地形圖的實(shí)例詳細(xì)說(shuō)明，感興趣的小伙伴可以參考借鑒一下，希望可以有一定的幫助，祝愿大家盡可能發(fā)展，盡早漲薪

　　序言

　　信息來(lái)源：population_data.json,

　　先看看數(shù)據(jù)信息長(zhǎng)什么樣

　　[
　　{
　　"CountryName":"ArabWorld",
　　"CountryCode":"ARB",
　　"Year":"1960",
　　"Value":"96388069"
　　},
　　{
　　"CountryName":"ArabWorld",
　　"CountryCode":"ARB",
　　"Year":"1961",
　　"Value":"98882541.4"
　　},
　　省去。。。
　　]

　　'''這一個(gè)文檔實(shí)際上是1個(gè)比較長(zhǎng)的Python目錄，在其中各個(gè)原素是一個(gè)包括4個(gè)鍵的詞典：

　　國(guó)家名、所在國(guó)碼、年代及其表明人口總數(shù)數(shù)值。

　　大家只關(guān)注各個(gè)國(guó)家2010年人口總數(shù)，所以我們最先撰寫1個(gè)打印出這些數(shù)據(jù)的流程：'''

　　importjson
　　#將數(shù)據(jù)加載到了一個(gè)頁(yè)面上
　　filename='population_data.json'
　　withopen(filename)asf:
　　pop_data=json.load(f)
　　#打印出各個(gè)國(guó)家2010年人口總數(shù)
　　forpop_dicinpop_data:
　　ifpop_dic["Year"]=='2010':
　　country_name=pop_dic['CountryName']
　　population=int(float(pop_dic['Value']))#population_data.json中的每一個(gè)鍵合值全是字符串?dāng)?shù)組。為處理這種人口統(tǒng)計(jì)，我們應(yīng)該將表明人口總數(shù)的字符串?dāng)?shù)組轉(zhuǎn)化為數(shù)字值，因此大家應(yīng)用函數(shù)公式int()：
　　print(country_name+":"+str(population))
　　rabWorld:357868000
　　Caribbeansmallstates:6880000
　　EastAsia&Pacific(allincomelevels):2201536674
　　EastAsia&Pacific(developingonly):1961558757
　　Euroarea:331766000
　　Europe&CentralAsia(allincomelevels):890424544
　　Europe&CentralAsia(developingonly):405204000

　　獲得兩個(gè)字母的所在國(guó)碼

　　'''制作地圖前，還要處理數(shù)據(jù)信息存有的最后的問(wèn)題。Pygal里的地圖設(shè)計(jì)專用工具規(guī)定數(shù)據(jù)信息為特殊的文件格式：用所在國(guó)碼表明我國(guó)，及其用數(shù)字表示人口總數(shù)。處理自然地理政冶數(shù)據(jù)信息時(shí)，常常需要使用好多個(gè)規(guī)范化所在國(guó)碼集。

　　population_data.json其中包含是指三個(gè)英文字母的所在國(guó)碼，但Pygal應(yīng)用兩個(gè)字母的所在國(guó)碼。我們應(yīng)該想盡辦法依據(jù)國(guó)家名獲得兩個(gè)字母的所在國(guó)碼。

　　Pygal所使用的所在國(guó)碼存放在控制模塊i18n（internationalization的簡(jiǎn)稱）中。

　　詞典COUNTRIES蘊(yùn)含的鍵合值分別是兩個(gè)字母的所在國(guó)碼和國(guó)家名。

　　要檢查這種所在國(guó)碼，可以從控制模塊i18n中導(dǎo)進(jìn)這一個(gè)詞典，直接打印其鍵合值：'''

　　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

　　為獲取國(guó)別碼，我們將編寫一個(gè)函數(shù)，它在COUNTRIES中查找并返回國(guó)別碼。

　　我們將這個(gè)函數(shù)放在一個(gè)名為country_codes的模塊中，以便能夠在可視化程序中導(dǎo)入它：

　　from pygal_maps_world.i18n import COUNTRIES
　　def get_country_code(country_name):
　　#根據(jù)指定的國(guó)家，返回Pygal使用的兩個(gè)字母的國(guó)別碼
　　for code,name in COUNTRIES.items():
　　if name==country_name:
　　return code
　　#如果沒有找到指定的國(guó)家，就返回None
　　return None
　　#打印每個(gè)國(guó)家2010年的人口數(shù)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中的每個(gè)鍵和值都是字符串。為處理這些人口數(shù)據(jù)，我們需要將表示人口數(shù)量的字符串轉(zhuǎn)換為數(shù)字值，為此我們使用函數(shù)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

　　導(dǎo)致顯示錯(cuò)誤消息的原因有兩個(gè)。首先，并非所有人口數(shù)量對(duì)應(yīng)的都是國(guó)家，有些人口數(shù)量對(duì)應(yīng)的是地區(qū)（阿拉伯世界）和經(jīng)濟(jì)類群（所有收入水平）。

　　其次，有些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)使用了不同的完整國(guó)家名（如Yemen,Rep.，而不是Yemen）。當(dāng)前，我們將忽略導(dǎo)致錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，看看根據(jù)成功恢復(fù)了的數(shù)據(jù)制作出的地圖是什么樣的。

　　制作世界地圖

　　import pygal_maps_world.maps#創(chuàng)建了一個(gè)Worldmap實(shí)例，并設(shè)置了該地圖的的title屬性
　　wm=pygal_maps_world.maps.World()
　　wm.title='North,Central,and South America'
　　'''
　　方法add()，它接受一個(gè)標(biāo)簽和一個(gè)列表，其中后者包含我們要突出的國(guó)家的國(guó)別碼。每次調(diào)用add()都將為指定的國(guó)家
　　選擇一種新顏色，并在圖表左邊顯示該顏色和指定的標(biāo)簽。我們要以同一種顏色顯示整個(gè)北美地區(qū)，因此第一次調(diào)用add()
　　時(shí)，在傳遞給它的列表中包含'ca'、'mx'和'us'，以同時(shí)突出加拿大、墨西哥和美國(guó)。接下來(lái)，對(duì)中美和南美國(guó)家做同樣
　　的處理。
　　'''
　　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()創(chuàng)建一個(gè)包含該圖表的.svg文件，你可以在瀏覽器中打開它。輸出是一幅以不同顏色突出北美、

　　中美和南美的地圖

　　'''

　　wm.render_to_file('americas.svg')

　　繪制完整的世界人口地圖

　　'''要呈現(xiàn)其他國(guó)家的人口數(shù)量，需要將前面處理的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為Pygal要求的字典格式：鍵為兩個(gè)字母的國(guó)別碼，值為人口數(shù)量。

　　為此，在world_population.py中添加如下代碼：

　　import json
　　#將數(shù)據(jù)加載到一個(gè)列表中
　　filename='population_data.json'
　　with open(filename)as f:
　　pop_data=json.load(f)
　　def get_country_code(country_name):
　　#根據(jù)指定的國(guó)家，返回Pygal使用的兩個(gè)字母的國(guó)別碼
　　for code,name in COUNTRIES.items():
　　if name==country_name:
　　return code
　　#如果沒有找到指定的國(guó)家，就返回None
　　return None
　　#創(chuàng)建一個(gè)包含人口數(shù)量是字典
　　cc_populations={}
　　#打印每個(gè)國(guó)家2010年的人口數(shù)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中的每個(gè)鍵和值都是字符串。為處理這些人口數(shù)據(jù)，我們需要將表示人口數(shù)量的字符串轉(zhuǎn)換為數(shù)字值，為此我們使用函數(shù)int()：
　　code=get_country_code(country_name)
　　if code:
　　cc_populations[code]=population
　　import pygal_maps_world.maps#創(chuàng)建了一個(gè)Worldmap實(shí)例，并設(shè)置了該地圖的的title屬性
　　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')
　　根據(jù)人口數(shù)量將國(guó)家分組
　　import json
　　#將數(shù)據(jù)加載到一個(gè)列表中
　　filename='population_data.json'
　　with open(filename)as f:
　　pop_data=json.load(f)
　　def get_country_code(country_name):
　　#根據(jù)指定的國(guó)家，返回Pygal使用的兩個(gè)字母的國(guó)別碼
　　for code,name in COUNTRIES.items():
　　if name==country_name:
　　return code
　　#如果沒有找到指定的國(guó)家，就返回None
　　return None
　　#創(chuàng)建一個(gè)包含人口數(shù)量是字典
　　cc_populations={}
　　#打印每個(gè)國(guó)家2010年的人口數(shù)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中的每個(gè)鍵和值都是字符串。為處理這些人口數(shù)據(jù)，我們需要將表示人口數(shù)量的字符串轉(zhuǎn)換為數(shù)字值，為此我們使用函數(shù)int()：
　　code=get_country_code(country_name)
　　if code:
　　cc_populations[code]=population
　　###根據(jù)人口數(shù)量將國(guó)家分3組
　　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#創(chuàng)建了一個(gè)Worldmap實(shí)例，并設(shè)置了該地圖的的title屬性
　　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')

       依據(jù)Pygal設(shè)定游戲地圖的款式

　　在這個(gè)圖中，依據(jù)人口總數(shù)將我國(guó)分類雖然比較合理有效，但默認(rèn)顏色調(diào)整好難看。比如，在這兒，Pygal選了鮮亮的粉色和綠色基本色。

　　下邊應(yīng)用Pygal款式設(shè)定命令來(lái)調(diào)節(jié)色調(diào)。大家也讓Pygal應(yīng)用一類基本色，但將特定該基本色，然后讓3個(gè)分類顏色區(qū)別更高

　　###依據(jù)Pygal設(shè)定游戲地圖的款式

　　'''

　　在這個(gè)圖中，依據(jù)人口總數(shù)將我國(guó)分類雖然比較合理有效，但默認(rèn)顏色調(diào)整好難看。比如，在這兒，Pygal選了鮮亮的粉紅色

　　的綠色基本色。下邊應(yīng)用Pygal款式設(shè)定命令來(lái)調(diào)節(jié)色調(diào)。大家也讓Pygal應(yīng)用一類基本色，但將特定該基本色，然后讓3個(gè)分類

　　顏色區(qū)別更高

　　'''
　　###依據(jù)人口總數(shù)將我國(guó)分類
　　importjson
　　#將數(shù)據(jù)加載到了一個(gè)頁(yè)面上
　　filename='population_data.json'
　　with open(filename)as f:
　　pop_data=json.load(f)
　　def get_country_code(country_name):
　　#根據(jù)指定的國(guó)家，返回Pygal使用的兩個(gè)字母的國(guó)別碼
　　for code,name in COUNTRIES.items():
　　if name==country_name:
　　return code
　　#如果沒有找到指定的國(guó)家，就返回None
　　return None
　　#創(chuàng)建一個(gè)包含人口數(shù)量是字典
　　cc_populations={}
　　#打印每個(gè)國(guó)家2010年的人口數(shù)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中的每個(gè)鍵和值都是字符串。為處理這些人口數(shù)據(jù)，我們需要將表示人口數(shù)量的字符串轉(zhuǎn)換為數(shù)字值，為此我們使用函數(shù)int()：
　　code=get_country_code(country_name)
　　if code:
　　cc_populations[code]=population
　　###根據(jù)人口數(shù)量將國(guó)家分3組
　　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#創(chuàng)建了一個(gè)Worldmap實(shí)例，并設(shè)置了該地圖的的title屬性
　　from pygal.style import RotateStyle
　　from pygal.style import LightColorizedStyle#加亮顏色主題
　　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')

　　綜上所述，這篇文章就給大家介紹到這里了，希望可以給大家?guī)?lái)幫助。