【Python-3.5】绘制世界人口地图

使用Python和Pygal库绘制2010年世界人口分布地图,根据人口数量将国家分为三类,并采用SVG格式保存。

本文案例来自《Python编程:从入门到实践》,章节16.2,绘制世界人口地图。

代码中包含两个模块:world_population.py和country_codes.py。pygal中的world()方法对绘制地图提供了很大方便。population_data.json文件下载地址:点击打开链接


world_population.py

import json
import pygal.maps.world

from country_codes import get_country_code
from pygal.style import RotateStyle
from pygal.style import LightColorizedStyle as LCS, RotateStyle as RS

# 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
cc_populations = {}
for pop_dict in pop_data:
	if pop_dict['Year'] == '2010':
		country_name = pop_dict['Country Name']
		population = int(float(pop_dict['Value']))
		code = get_country_code(country_name)
		if code:
			cc_populations[code] = population

# 根据人口把国家分成3类
cc_pops_1,cc_pops_2,cc_pops_3 = {},{},{}
for cc,pop in cc_populations.items():
	if pop < 10000000:
		cc_pops_1[cc] = pop 
	elif pop < 1000000000:
		cc_pops_2[cc] = pop
	else:
		cc_pops_3[cc] = pop

# 看看每组都包含多少个国家
print(len(cc_pops_1), len(cc_pops_2), len(cc_pops_3))

wm_style = RS('#336699',base_style=LCS)
wm = pygal.maps.world.World(style=wm_style)
wm.title = ('World Population in 2010, by Country')
wm.add('0-10m', cc_pops_1)
wm.add('10m-1bn', cc_pops_2)
wm.add('>1bn', cc_pops_3)

wm.render_to_file('world_population.svg')


country_codes.py
from pygal.maps.world import COUNTRIES

def get_country_code(country_name):
	"""根据指定的国家名,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 

展示效果如下:


### 3.1 热力图的基本概念 热力图是一种通过颜色变化来展示数据矩阵中数值分布的可视化工具。通常用于展示二维数据的分布情况,颜色的深浅表示数据值的大小,使得数据的分布模式和趋势能够直观呈现。 ### 3.2 绘制热力图的方法 #### 3.2.1 使用 Python 绘制热力图 Python绘制热力图的常用工具之一,主要依赖库包括 `matplotlib` 和 `seaborn`。以下是一个使用 `seaborn` 绘制热力图的示例代码: ```python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 示例数据 data = np.random.rand(10, 10) # 创建热力图 plt.figure(figsize=(10, 8)) sns.heatmap(data, annot=False, cmap=&#39;coolwarm&#39;) # annot=False 表示不显示每个单元格的具体数值 plt.title(&#39;Seaborn Heatmap Example&#39;) plt.show() ``` 在上述代码中: - `data` 是一个 10x10 的随机数矩阵,表示热力图的数据源。 - `sns.heatmap()` 是绘制热力图的主要函数,其中 `annot` 参数控制是否显示每个单元格的具体数值,`cmap` 参数设置颜色映射。 - `plt.figure()` 设置图像的大小,`plt.title()` 用于设置图表标题。 #### 3.2.2 使用 MATLAB 绘制热力图 MATLAB 也提供了绘制热力图的功能,通常用于处理 Excel 数据。以下是一个使用 MATLAB 从 Excel 文件中读取数据并绘制热力图的示例: ```matlab % 读取 Excel 数据,保留中文列名 T = readtable(&#39;sales.xlsx&#39;, &#39;VariableNamingRule&#39;, &#39;preserve&#39;); % 提取列 region = T.(&#39;地区&#39;); category = T.(&#39;产品类别&#39;); sales = T.(&#39;销售金额&#39;); % 构建透视矩阵 xLabels = unique(category, &#39;stable&#39;); % 横轴 yLabels = unique(region, &#39;stable&#39;); % 纵轴 dataMatrix = zeros(length(yLabels), length(xLabels)); for i = 1:length(yLabels) for j = 1:length(xLabels) value = sales(strcmp(region, yLabels{i}) & strcmp(category, xLabels{j})); if ~isempty(value) dataMatrix(i, j) = value; end end end % 绘制热力图 h = heatmap(xLabels, yLabels, dataMatrix); h.Interpreter = &#39;none&#39;; h.Title = &#39;各地区各类产品销售金额热力图&#39;; h.CellLabelFormat = &#39;%.0f 元&#39;; colormap hot; h.ColorLimits = [0 1600]; ``` 在上述代码中: - `readtable()` 用于从 Excel 文件中读取数据,并保留中文列名。 - `unique()` 函数用于提取唯一的横轴和纵轴标签。 - `zeros()` 函数创建一个全零矩阵,用于存储透视后的数据。 - `heatmap()` 函数用于绘制热力图,并设置标题、单元格标签格式、颜色映射等。 #### 3.2.3 使用 Excel 绘制热力图 Excel 也可以用于绘制简单的热力图,通常通过条件格式实现。以下是使用 Excel 绘制热力图的基本步骤: 1. 输入数据并确保数据为二维矩阵形式。 2. 选择数据区域。 3. 在“开始”选项卡中,点击“条件格式” -> “颜色渐变” -> 选择合适的颜色渐变方案。 4. 调整颜色渐变的最小值和最大值,以更好地反映数据的变化。 ### 3.3 热力图的应用场景 热力图广泛应用于多个领域,例如: - **销售分析**:展示不同地区和产品类别的销售金额分布。 - **网站分析**:可视化用户在网页上的点击行为。 - **地理信息系统**:显示人口密度、气温分布等地理数据。 - **生物信息学**:展示基因表达水平的分布。 ### 3.4 热力图的高级功能与定制 为了提高热力图的可读性和美观性,可以进行以下定制: - **颜色映射**:选择合适的颜色映射方案,如 `coolwarm`、`hot`、`viridis` 等。 - **数据标注**:根据需要选择是否显示每个单元格的具体数值。 - **标题与标签**:设置热力图的标题、横纵轴标签。 - **颜色范围**:调整颜色范围以更好地反映数据的变化。 ### 3.5 注意事项 在绘制热力图时,需要注意以下几点: - **数据清洗**:确保数据的准确性和完整性,去除异常值。 - **数据格式**:确保数据为二维矩阵形式,以便于热力图的绘制- **颜色选择**:选择合适的颜色映射方案,以提高热力图的可读性。 - **数据标注**:根据需要选择是否显示每个单元格的具体数值,避免图表过于拥挤。 ###
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