Python学习——绘制世界人口地图

本文介绍了如何使用Python的Pygal库来绘制世界人口地图,重点讲解了处理json数据、数据类型转换以及自定义地图样式的技巧,包括降低精度、添加数据到地图以及应用不同的样式风格。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

实例训练——绘制世界人口地图

人口数据为json格式文件,因此需使用json模块来处理他们
Pygal提供了一个适合初学者使用的地图创建工具,可以使用它来对人口数据进行可视化,以探索全球人口的分布情况。
(1)导入python自带的世界地图包和国别码的包

#导入世界地图包(python 自带世界地图包)
import pygal.maps.world
#导入国别码的包  COUNTRIES是一个字典类型的数据信息,key为国别名,value值为国家名
from pygal_maps_world.i18n import COUNTRIES

(2)下载世界人口数据集并查看数据的相关信息

filename="D:\python_test1\population_data.json"
    with open(filename)as f:
        #利用json模块读文件 json.load()
        #pop_data  json类型对象
        pop_data=json.load(f)
    print(pop_data)
#'Country Code': 'MEA', 'Year': '2000', 'Value': '312596988.293994'}, {'Country Name': 'Middle East & North Africa (all income levels)', 'Country Code': 'MEA', 'Year': '2001', 'Value': '318759417.157542'}, {'Country Name': 'Middle East & North Africa (all income levels)', 'Country Code': 'MEA', 'Year': '2002', 'Value': '325087018.594954'},......

【重难点】:
完成json格式文件相关操作

(1)json.dumps() 将Python对象编码成JSON字符串 ==>写入
(2)json.loads() 将已编码JSON字符串解码为Python对象(Json对象) ==>读取

(3)创建函数,根据国家名,找到相应的国别码

#创建函数,用于获取国别码  通过函数查找国别码,提高代码利用率
def get_country_code(country_name):
    #根据指定的国家名称,返回Pygal使用的两个字母的国别码
    for code,name in COUNTRIES.items():
        if name==country_name:#如果找到需要的值
            return code
    #若没有找到,则返回none
    return None

(4)可视化实例——绘制2010年世界人口地图

def show_populationmap():
    filename="D:\python_test1\population_data.json"
    with open(filename)as f:
        #利用json模块读文件 json.load()
### 使用 Python 绘制世界地图 为了使用 Python 绘制世界地图,可以选择多种库来完成这一任务。以下是几种常用的方法: #### 方法一:使用 `pygal` 库绘制简单世界地图 `pygal` 是一个功能强大且易于使用的 Python 图表库,支持创建 SVG 格式的图表和地图[^1]。 ```python import pygal.maps.world as world wm = world.World() wm.title = 'World Map' wm.add('Country', ['us', 'ca', 'mx']) wm.render_to_file('world_map.svg') ``` 这段代码会生成一张包含美国 (US)、加拿大 (CA) 和墨西哥 (MX) 的简易世界地图,并保存为 SVG 文件。 #### 方法二:基于人口数据绘制带颜色的世界地图 对于更复杂的需求,如根据不同国家的数据用不同颜色表示,则可以利用 `pygal` 结合 JSON 数据源实现[^2]。 ```python import json from country_codes import get_country_code # 假设已有一个获取国家编码的函数 import pygal.maps.world as world filename = 'population_data.json' with open(filename) as f: pop_data = json.load(f) 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 wm = world.World() wm.title = "World Population in 2010, by Country" wm.add('2010', cc_populations) wm.render_to_file('world_population_2010.svg') ``` 此脚本读取了一个名为 `population_data.json` 的文件中的全球各国人口统计数据,并将其转换成适合用于绘图的形式,最后按照每国的人口数量着色显示在地图上[^3]。 #### 方法三:采用 `matplotlib` 及其扩展包绘制地图 除了上述提到的方式外,还可以借助于 `matplotlib` 中专门用来处理地理空间数据的部分——`mpl_toolkits.basemap` 来构建更为精细的地图图像[^4]。 ```python from mpl_toolkits.basemap import Basemap import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(8, 6)) m = Basemap(projection='mill') m.drawcoastlines() m.fillcontinents(color='#FFDDCC', lake_color='#DDEEFF') m.drawmapboundary(fill_color='#DDEEFF') plt.show() ``` 以上三种方式分别适用于不同程度和技术背景下的开发者,可以根据具体应用场景和个人偏好选择最合适的一种来进行实践操作。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值