python数据可视化--摄制世界人口地图：JSON格式文件

code # 如果并未找指明的国际组织，就赶回None return None#墨水每个国际组织2010年的人口减少统计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里面的每个双键和数值都是运算符。为管控这些人口减少数据资料，我们必需将声称人口减少统计的运算符叠加为二进制数值，为此我们适用给定int()： code = get_country_code(country_name) if code : print(code + ":" + str(population)) else: print('error - ' + ":" + str(population))error - :357868000error - :6880000error - :2201536674error - :1961558757error - :331766000

导致表明错误传言的原因有两个。首先，并非所有人口减少统计对应的都是国际组织，有些人口减少统计对应的是东部（阿拉伯语全世界）和宏观经济动物群（所有收入水平）。其次，有些统计数据资料适用了各有不同的明晰国际组织名（如Yemen, Rep.，而不是Yemen）。当同一时间，我们将忽略导致错误的数据资料，进去根据成功恢复了的数据资料制作者不止的地图是什么十分相似的。

制作者全除此以外import pygal_maps_world.maps#创始人了一个Worldmap实例，并设为了该地图的的title属性wm = pygal_maps_world.maps.World()wm.title = 'North, Central, and South America''''了方式add()，它接受一个字句和一个表列出，其里面后者举例来说我们要引人注目的国际组织的总括code。每次加载add()都将为指明的国际组织可选择一种新黄色，并在图像左边表明该黄色和指明的字句。我们要以同一种黄色表明整个亚洲地区东部，因此第一次加载add()时，在发送至给它的表列出里面举例来说'ca'、'mx'和'us'，以同时引人注目加拿大、墨西哥和英国。年中，对里面美和南英国际组织认真同十分相似的管控。'''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'])'''方式render_to_file()创始人一个举例来说该图像的.svg文件，你可以在应用服务器端里面锁住它。编code器是一幅以各有不同黄色引人注目亚洲地区、里面美和中美洲的地图'''wm.render_to_file('americas.svg')绘制明晰的全世界人口减少地图

'''要看不止其他国际组织的人口减少统计，必需将同一时间面管控的数据资料叠加为Pygal要求的词条JPEG：双键为两个小写字母的总括code，数值为人口减少统计。为此，在world_population.py里面替换成如下代code：'''import json

#将数据资料加载到一个表列出里面filename= 'population_data.json'with open(filename) as f : pop_data = json.load(f)def get_country_code(country_name): #根据指明的国际组织，赶回Pygal适用的两个小写字母的总括code for code,name in COUNTRIES.items(): if name == country_name : return code # 如果并未找指明的国际组织，就赶回None return None#创始人一个举例来说人口减少统计是词条cc_populations = {}#墨水每个国际组织2010年的人口减少统计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里面的每个双键和数值都是运算符。为管控这些人口减少数据资料，我们必需将声称人口减少统计的运算符叠加为二进制数值，为此我们适用给定int()： code = get_country_code(country_name) if code : cc_populations[code] = population import pygal_maps_world.maps#创始人了一个Worldmap实例，并设为了该地图的的title属性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')根据人口减少统计将国际组织第三组import json#将数据资料加载到一个表列出里面filename= 'population_data.json'with open(filename) as f : pop_data = json.load(f)def get_country_code(country_name): #根据指明的国际组织，赶回Pygal适用的两个小写字母的总括code for code,name in COUNTRIES.items(): if name == country_name : return code # 如果并未找指明的国际组织，就赶回None return None#创始人一个举例来说人口减少统计是词条cc_populations = {}#墨水每个国际组织2010年的人口减少统计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里面的每个双键和数值都是运算符。为管控这些人口减少数据资料，我们必需将声称人口减少统计的运算符叠加为二进制数值，为此我们适用给定int()： code = get_country_code(country_name) if code : cc_populations[code] = population###根据人口减少统计将国际组织分3组 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] = popimport pygal_maps_world.maps#创始人了一个Worldmap实例，并设为了该地图的的title属性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')根据Pygal设为全除此以外的装饰物

'''在这个地图里面，根据人口减少将国际组织第三组虽然很必要，但默认的黄色设为能够看。例如，在这里，Pygal可选择了鲜艳的粉色和粉红色相配。比如说适用Pygal装饰物设为指令来缩减黄色。我们也让Pygal适用一种相配，但将指明该相配，并让三个第三组的黄色差别更大'''

###根据Pygal设为全除此以外的装饰物'''在这个地图里面，根据人口减少将国际组织第三组虽然很必要，但默认的黄色设为能够看。例如，在这里，Pygal可选择了鲜艳的粉色和粉红色相配。比如说适用Pygal装饰物设为指令来缩减黄色。我们也让Pygal适用一种相配，但将指明该相配，并让三个第三组的黄色差别更大'''###根据人口减少统计将国际组织第三组import json#将数据资料加载到一个表列出里面filename= 'population_data.json'with open(filename) as f : pop_data = json.load(f)def get_country_code(country_name): #根据指明的国际组织，赶回Pygal适用的两个小写字母的总括code for code,name in COUNTRIES.items(): if name == country_name : return code # 如果并未找指明的国际组织，就赶回None return None#创始人一个举例来说人口减少统计是词条cc_populations = {}#墨水每个国际组织2010年的人口减少统计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里面的每个双键和数值都是运算符。为管控这些人口减少数据资料，我们必需将声称人口减少统计的运算符叠加为二进制数值，为此我们适用给定int()： code = get_country_code(country_name) if code : cc_populations[code] = population###根据人口减少统计将国际组织分3组 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] = popimport pygal_maps_world.maps#创始人了一个Worldmap实例，并设为了该地图的的title属性from pygal.style import RotateStylefrom pygal.style import LightColorizedStyle#加亮黄色主题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')。

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