Книга «Изучаем Python»
жүктеу/скачать 7,86 Mb. Pdf көрінісі
|
Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения ( PDFDrive )
- Бұл бет үшін навигация:
- Рис. 16.9. Численность мирового населения в 2010 году Формат JSON 357
Глава 16 • Загрузка данных cc_populations = {} for pop_dict in pop_data: if pop_dict['Year'] == '2010': country = pop_dict['Country Name'] population = int(float(pop_dict['Value'])) code = get_country_code(country) if code: cc_populations[code] = population wm = pygal.Worldmap() wm.title = 'World Population in 2010, by Country' wm.add('2010', cc_populations) wm.render_to_file('world_population.svg') Сначала импортируется модуль pygal . В точке создается пустой словарь для хранения кодов стран и численности населения в формате, принятом Pygal. В точ- ке для полученных кодов строится очередной элемент словаря cc_populations ; ключом пары становится код страны, а значением — численность населения. Также из программы удаляются все команды . Мы создаем экземпляр Worldmap и задаем его атрибут title . При вызове add() передается словарь с кодами стран и значениями численности населения . На рис. 16.9 изображена полученная карта. Несколько стран, для которых данные отсутствуют, окрашены в черный цвет, но большинство стран раскрашено в соответствии с размером населения. Проблемой отсутствующих данных мы займемся позднее в этой главе, а сначала приведем тон закраски в соответствие с населением стран. В настоящее время на карте слишком Рис. 16.9. Численность мирового населения в 2010 году Формат JSON 357 много стран окрашено в светлые тона, а стран с темной окраской всего две. Кон- траст между большинством стран попросту недостаточен для того, чтобы зритель мог понять, в какой стране больше или меньше население. Чтобы решить эту про- блему, мы сгруппируем страны по уровням населения и окрасим каждую группу по отдельности. Группировка стран по населению Китай и Индия по численности населения опережают все остальные страны, по- этому нашей карте не хватает контраста. И в Китае, и в Индии проживает свыше миллиарда человек, тогда как в следующей по численности населения стране — Соединенных Штатах — население составляет около 300 миллионов. Вместо того чтобы наносить на диаграмму все страны в одной группе, разделим страны на три уровня населения: менее 10 миллионов, от 10 миллионов до 1 миллиарда и более 1 миллиарда: world_population.py ... # Построение словаря с данными численности населения. cc_populations = {} for pop_dict in pop_data: if pop_dict['Year'] == '2010': --snip-- if code: cc_populations[code] = population # Группировка стран по 3 уровням населения. 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 # Проверка количества стран на каждом уровне. print(len(cc_pops_1), len(cc_pops_2), len(cc_pops_3)) wm = pygal.Worldmap() wm.title = 'World Population in 2010, by Country' x 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') Чтобы сгруппировать страны, мы создаем пустой словарь для каждой категории . Затем программа перебирает cc_populations и проверяет население каждой стра- ны . Блок if - elif - else добавляет элемент в соответствующий словарь ( cc_pops_1 , cc_pops_2 или cc_pops_3 ) для каждой пары «код страны—население». |