使用pygal展示世界各国人口分布情况

一、环境信息

python版本：2.7.13

pygal版本：2.4.0

pygal安装：pip install pygal 从python官方完整下载的最新的python版本自带pip

二、具体实现

1、下载数据

http://data.okfn.org/

这个网站提供了大量可以可以免费使用的数据集，可以从里面下载。例如：https://datahub.io/JohnSnowLabs/population-figures-by-country 这个页面就可以下载各个国家和地区的从1960年开始的人口数据。

此随笔里面所用数据我已传到后台，下载路径为：https://files.cnblogs.com/files/dbtd/population_data.rar ，下载后解压的文件名称为population_data.json

2、获取两个字母的国别码

Pygal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（有几种类型的国别码，只要明白国别码用来表示一个国家就可以了，如CN表示中国），用数字表示人口。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。我们需要把population_data.json里面的国家数据转换为两个字母的国别码。代码如下：

country_codes.py

# -*- coding: utf-8 -*-from pygal.maps.world import COUNTRIESdef get_country_code(country_name):for code, name in COUNTRIES.items():if name == country_name:return codereturn None

备注：COUNTRIES是个字典，里面存储了国家名称和两位国别码的对应关系，for code, name in COUNTRIES.items() 是对字典进行遍历

3、绘制人口地图

具体代码如下：

world_population.py

# -*- coding: utf-8 -*-import json
from country_codes import get_country_code
from pygal.maps.world import World
from pygal.style import RotateStyle, LightColorizedStylewith open('population_data.json') as f:pop_data = json.load(f) #加载json数据，变成了一个list

country_population1 = {}
country_population2 = {}
country_population3 = {}for pop_dict in pop_data:if pop_dict['Year'] == '2010':country_name = pop_dict['Country Name']country_code = get_country_code(country_name)population = pop_dict['Value']#将国家进行分组：分为小于一千万，十亿，大于十亿if country_code:if int(population) < 10000000:country_population1[country_code] = int(population)elif int(population) < 100000000:country_population2[country_code] = int(population)else:country_population3[country_code] = int(population)print len(country_population1), len(country_population2), len(country_population3)  #查看每个分组有多少个国家

wm_style = RotateStyle('#336699', base_style=LightColorizedStyle)
wm = World(style=wm_style)
wm.title = 'World Population in 2010, by Country'
wm.add('0-10m', country_population1)
wm.add('10m-1bn', country_population2)
wm.add('>1bn', country_population3)
wm.render_to_file('world_population.svg')   #保存为svg文件，可以直接用浏览器打开

简单说明：

①首先将json文件里面的人口数据使用json库整理，变成了一个list。然后定义三个字典，分别用于存储人口小于一千万，大于一千万少于十亿，大于十亿的国家数据。这里只绘制2010年国家人口地图。

② RotateStyle是pygal里面的样式。创建这个类的实例时，需要提供一个实参 —— 十六进制的 RGB 颜色。十六进制格式的 RGB 颜色是一个以井号（ # ）打头的字符串，后面跟着 6 个字符，其中前两个字符表示红色分量，接下来的两个表示绿色分量，最后两个表示蓝色分量。每个分量的取值范围为 00 （没有相应的颜色） ~FF （包含最多的相应颜色）。如果你在线搜索 hex color chooser （十六进制颜色选择器），可找到让你能够尝试选择不同的颜色并显示其 RGB 值的工具。这里使用的颜色值（ #336699 ）混合了少量的红色（ 33 ）、多一些的绿色（ 66 ）和更多一些的蓝色（ 99 ），它为 RotateStyle 提供了一种淡蓝色基色。

③Pygal 通常默认使用较暗的颜色主题。使用 LightColorizedStyle 加亮了地图的颜色。

④wm.title：设置图表标题。 wm.add：它接受一个标签和一个字典（列表）。每次调用 add() 都将为指定的国家分组选择一种新颜色，并在图表左边显示该颜色和指定的标签。

如也可以这样使用wm.add（标签和list）

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'])

⑤render_to_file() 创建一个包含该图表的 .svg 文件，svg文件可以直接使用浏览器打开。打开后图表如下：

转载于:https://www.cnblogs.com/dbtd/p/8340649.html

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