python画地貌图,python画中国地图轮廓

　　例——绘制世界人口地图人口数据是一个json格式的文件，所以需要使用json模块对它们进行处理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)导入pygal.maps.world#导入国家代码包国家是一种字典类型的数据信息，关键是国家名称，值是来自pygal _ maps _ world.i18n导入国家（2)下载世界人口数据集并查看数据的相关信息的国家名称。

　　filename= D:\ python _ test1 \ Population _ data . JSON with open(filename)as f:# Read file JSON . load()# pop _ data JSON type object pop _ data=JSON . load(f)print(pop _ data)# 国家代码: MEA ， Year: 2000 ， Value: 312596988.293994}，{ 国家名称:中东北非(所有收入水平)，国家代码: MEA ， Year : 22.【重难点】：

　　完成与json格式文件相关的操作。

　　(1)json.dumps()将Python对象编码成JSON string==write

　　(2)json.loads()将编码后的json字符串解码成Python对象(Json对象)==read

　　（3）创建函数，根据国家名，找到相应的国别码

　　#创建一个获取国家代码的函数，通过函数找到国家代码，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使用的代码的两个字母的国家代码，Name countries . items():If Name==COUNTRY _ Name:#如果找到所需的值，则返回代码#如果没有，则返回none返回None（4）可视化实例——绘制2010年世界人口地图。

　　def show _ Population map():filename= D:\ python _ test1 \ Population _ data . JSON with open(filename)as f:# Read file JSON . load()# pop _ data JSON type object # Read the JSON file(多键值对)pop_data=json.load(f) #创建完整的世界人口地图#创建包含人口数的字典cc_population={} 处理数据集，在pop _ data中获取pop _ dict所需的数据 :if pop _ dict[ year ]= 2010 :country _ name=pop _ dict[ country name ]#人口数字符串到整数类型的转换分两步Population=int(float(pop _ dict[ value ])#[注意]:原始数据的格式经常不一致，因此经常出现错误。比如不能直接强制将包含小数点的字符串转换成int类型。#【解决方法】:先把字符串转换成浮点数，再把浮点数转换成整数(转换分两步)。#函数float()将字符串转换为小数，而函数int()则丢弃小数部分并返回一个整数。#获取国家名称(调用准备好的函数)code=Get _ country _ code(country _ name)# Dictionary是另一个变量容器模型。每个键值对由冒号(:)分隔，每个键值对由逗号(，)分隔。整个字典用大括号{}括起来；#字典中的键通常是唯一的。如果它们重复，后面的键值对将覆盖前面的键值对。然而，字典值不需要是唯一的；#值可以采用任何数据类型，但键必须是不可变的类型，如字符串、数字或元组，但不能是列表，因为列表是可变的。Code: #如果国家代码不为空，添加键值对cc_population[code]=population 可视化绘制 #绘制世界人口地图#新建一个Worldmap实例(python自带图集)WM=pygal . maps . world . world()WM . title= 2010年世界人口，按国家 # add()方法接受一个标签和一个列表，其中列表包含要高亮显示的国家的国家代码#每次执行add()时，将为指定的国家选择新的颜色，颜色和指定的标签# wm.add(北美，[CA ， MX ， US]) # wm.add(中美洲，[BZ ， Cr ， GT ， HN ， Ni ， PA 显示在图表的左侧。 Sv]) #add对应国家的人数#add()方法接受一个标签和一个字典。字典以国家代码为键，以人口为值。Pygal根据这些数字自动给不同国家不同深浅的颜色，一般数字较大，颜色较深。wm.add(2010 ，Cc_population)#cc_population字典类型#另存为svg格式的矢量图WM . render _ to _ file( d:\ python _ test1 \ Americas . SVG )[显示结果]

　　【重点难点】:

　　(1)用高精度降低数据的精度。

　　将人口数字字符串转换为整数类型有两个步骤。

　　population=int(float(pop _ dict[ Value ]))

　　由于json文件的内容是以字符型读取的，因此需要将数据转换成数值型数据进行数据处理或可视化。

　　比如‘312596988.293994’精度高。可视化时，只需要整数数据。但是如果直接把这样的高精度数据转换成整数数据，往往会得到错误【问题描述】:原始数据的格式不统一，所以往往会出现错误。比如你不能直接强制一个包含小数点的字符串转换成int类型【解决方式】。

　　(2)调用python自带的地图模型

　　我们只需要添加我们自己的实际数据，设置相关属性，并通过add()函数将我们自己的元素添加到地图中。

　　#创建新实例WM=pygal . maps . world . world()(3)Add()函数语法一、接收一个标签和一个列表

　　该列表包含突出显示的内容(例如，在这种情况下要突出显示的国家的国名)。

　　#每次执行add()时，将为指定的国家选择一种新的颜色，该颜色和指定的标签将显示在图表的左侧。

　　例如：

　　wm.add(北美，[ca ， mx ， us])wm.add(中美洲，[bz ， cr ， gt ， hn ， ni ， pa ， sv])wm.add(南美，[ar ， bo ， br ， cl ， co ， ec ， gf ， gy ， pe ， py ， sr ， uy ， ve])语法二、接收一个标签和一个字典

　　例如，在本例中，字典将国家代码作为键，将人口数作为值，即Pygal根据这些数字自动给不同国家着以深浅不一的颜色。

　　例如：

　　wm.add(北美，{ca:34126000， mx:309349000，美国:113423000})(5)进阶版 1.0——将国家按照人口数量进行分组

　　Def show_populationmap(): 语法和逻辑一致 #按照总人口分为三组：level1，level2，level3={}，{}， { } for pop _ dict in pop _ data:If pop _ dict[ Year ]= 2010 :Country _ Name=pop _ dict[ Country Name ]#将人口数字符串转换为整数类型转换需要两步Population=int(float(pop _ dict[ value ])# Get Country Name code=Get _ Country _ code(Country _ Name)If Population 1000000:#人口超过10亿if code: # If国家代码不为空level 1 [code]=population elif人口人口超过1亿if code:level 2[code]=population else:if code:level 3[code]=population #创建地图实例new _ WM=pygal . maps . world . world()new _ WM . title= 2010年世界人口，按国家 new _ WM . add( 1000000000以上，level1) new_wm.add(介于10000000和1000000之间，level2) new_wm

　　1.导入相关包。

　　#Pygal样式存储在模块style中，我们从模块style中导入了来自Pygal的样式Rotatestylefrom。样式导入Rotatestyle。light colorized style # rotate style可以设置自己喜欢的颜色#LightColorizedStyle可以设置颜色高亮2。示例应用程序

　　#创建新的样式实例(不要写base _ style=)new _ WM _ style=rotateStyle( # 206790 ，base _ style=light colorized style)#创建地图实例时，传递样式参数new _ WM=pygal . maps . world . world(style=new _ WM _ style)[heavy

　　(1)创建RotateStyle实例时，提供一个十六进制的RGB颜色参数，RotateStyle返回一个Style对象。

　　(2) LightColoredStyle调用这个类设置颜色高亮。

　　第一，使用这个类的时候，不能直接控制使用的颜色。默认情况下，可以直接使用python的基色。

　　[用法]:

　　Wm_style=LightColorizedStyle #创建实例时，传递此参数。案例二。如果要使用自定义颜色，请控制地图颜色。

　　(同时控制颜色和颜色突出显示)调用RotateStyle()类。

　　WM _ style=Rotatestyle (# 336699 ，base _ style=LightColoredStyle) #创建实例时传递此参数。

郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。

相关文章阅读