9.4 Python读取各国GDP数据的json文件并用Pygal绘图

4、读取各国GDP数据的json文件并用Pygal绘图

各国 GDP 数据的 json 文件下载

步骤：

读取 json 数据
- json 模块包含了将 json 字符串恢复成 Python 对象函数，也提供了将 Python 对象转换成 JSON 字符串的函数
- json 模块的 load() 函数加载 json 数据后，读取指定字典中 key 对应的 value
使用 Pygal 绘图
- 各国 2001~2016 年的 GDP 柱状图

import json, pygalwith open('gdp_json.json', 'r') as f:gdp_data = json.load(f)             # json.load()数据返回的是字典# 分析如下 5 个国家的 GDP
country_names = ['中国', '美国', '日本', '俄罗斯', '加拿大']
country_codes = ['CHN', 'USA', 'JPN', 'RUS', 'CAN']country_gdps = [{}, {}, {}, {}, {}]     # 5 个国家对应的字典，{年份1:GDP值1, 年份2:GDP值2,...}for gdp_item in gdp_data:for i,country in enumerate(country_codes):if gdp_item['Country Code'] == country:year = gdp_item['Year']# 获取 2001~2016 年的 GDP 值if 2000 < year < 2017:      country_gdps[i][year] = gdp_item['Value']# 字典（无序）转列表
x_data = range(2001, 2017)
country_gdps_list = [[], [], [], [], []]
for i in range(len(country_gdps_list)):for year in x_data:country_gdps_list[i].append(country_gdps[i][year] / 1e8)   # 除以 10 的 8 次方，单位为亿bar = pygal.Bar()      # 创建图（柱状图）# 添加数据
for i, country_name in enumerate(country_names):bar.add(country_name, country_gdps_list[i])bar.x_labels = x_data
bar.x_label_rotation = 45bar.title = '各国历年GDP对比图'
bar.x_title = '年份'
bar.y_title = 'GDP（亿）'bar.legend_at_bottom = Truebar.show_x_guides = True
bar.show_y_guides = Falsebar.render_to_file('gdp.svg')

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