pygal的简单使用
pygal的简单使用
例子来自此书: 《Python编程从入门到实战》【美】Eric Matthes
pygal是一个SVG图表库。SVG是一种矢量图格式。全称Scalable Vector Graphics -- 可缩放矢量图形。
用浏览器打开svg，可以方便的与之交互。
以下代码均在Jupyter Notebook中运行
模拟掷骰子
来看一个简单的例子。它模拟了掷骰子。
import random
class Die:
"""
一个骰子类
"""
def __init__(self, num_sides=6):
self.num_sides = num_sides
def roll(self):
return random.randint(1, self.num_sides)
模拟掷骰子并可视化
import pygal
die = Die()
result_list = []
# 掷1000次
for roll_num in range(1000):
result = die.roll()
result_list.append(result)
frequencies = []
# 范围1~6，统计每个数字出现的次数
for value in range(1, die.num_sides + 1):
frequency = result_list.count(value)
frequencies.append(frequency)
# 条形图
hist = pygal.Bar()
hist.title = 'Results of rolling one D6 1000 times'
# x轴坐标
hist.x_labels = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# x、y轴的描述
hist.x_title = 'Result'
hist.y_title = 'Frequency of Result'
# 添加数据， 第一个参数是数据的标题
hist.add('D6', frequencies)
# 保存到本地，格式必须是svg
hist.render_to_file('die_visual.svg')
使用浏览器打开这个文件，鼠标指向数据，可以看到显示了标题“D6”， x轴的坐标以及y轴坐标。
可以发现，六个数字出现的频次是差不多的（理论上概率是1/6， 随着实验次数的增加，趋势越来越明显）
同时掷两个骰子
稍微改下代码就行，再实例化一个骰子
die_1 = Die()
die_2 = Die()
result_list = []
for roll_num in range(5000):
# 两个骰子的点数和
result = die_1.roll() + die_2.roll()
result_list.append(result)
frequencies = []
# 能掷出的最大数
max_result = die_1.num_sides + die_2.num_sides
for value in range(2, max_result + 1):
frequency = result_list.count(value)
frequencies.append(frequency)
# 可视化
hist = pygal.Bar()
hist.title = 'Results of rolling two D6 dice 5000 times'
hist.x_labels = [x for x in range(2, max_result + 1)]
hist.x_title = 'Result'
hist.y_title = 'Frequency of Result'
# 添加数据
hist.add('two D6', frequencies)
# 格式必须是svg
hist.render_to_file('2_die_visual.svg')
从图中可以看出，两个骰子之和为7的次数最多，和为2的次数最少。因为能掷出2的只有一种情况 -> (1, 1);而掷出7的情况有(1, 6) , (2, 5), (3, 4), (4, 3), (5, 2), (6, 1)共6种情况，其余数字的情况都没有7的多，故掷得7得概率最大。
处理json数据--世界人口地图
需要用到人口数据
点击这里下载population.json，该数据来源于okfn.org这个网站
打开看下数据，其实这是个很长的列表，包含了许多国家从1960~2015年的人口数据。看第一数据，如下。后面的数据和第一个键都一样。
[
{
"Country Name":"Arab World",
"Country Code":"ARB",
"Year":"1960",
"Value":"92496099"
},
...
只有四个键，其中Country Code指的是国别码，这里是3位的。Value就是人口数了。
import json
filename = r'F:\Jupyter Notebook\matplotlib_pygal_csv_json\population.json'
with open(filename) as f:
# json.load()可以将json文件转为Python能处理的形式，这里位列表，列表里是字典
pop_data = json.load(f)
cc_populations = {}
for pop_dict in pop_data:
if pop_dict['Year'] == '2015':
country_name = pop_dict['Country Name']
# 有些值是小数，先转为float再转为int
population = int(float(pop_dict['Value']))
print(country_name + ': ' + population)
上面的程序打印了2015年各个国家的人口数，当然要分析2014年的，代码中数字改改就行。
Arab World: 392168030
Caribbean small states: 7116360
Central Europe and the Baltics: 103256779
Early-demographic dividend: 3122757473.68203
East Asia & Pacific: 2279146555
...
需要注意的是，人口数据有些值是小数（不可思议）。人口数据类型是字符串str，如果直接转int，像'35435.12432'这样的字符串是不能强转位int的，必须先转为float，再丢失精度转为int。
获取两个字母的国别码
我们的数据中，国别码是三位的，而pygal的地图工具使用两位国别码。要使用pygal绘制世界地图。需要安装依赖包。
pip install pygal_maps_world就可以了
国别码位于i18n模块
from pygal_maps_world.i18n import COUNTRIES这样就导入了, COUNTRIES是一个字典，键是两位国别码，值是具体国家名。
key -> value
af Afghanistan
af Afghanistan
al Albania
al Albania
dz Algeria
dz Algeria
ad Andorra
ad Andorra
ao Angola
写一个函数，根据具体国家名返回pygal提供的两位国别码
def get_country_code(country_name):
"""
根据国家名返回两位国别码
"""
for code, name in COUNTRIES.items():
if name == country_name:
return code
return None
世界人口地图绘制
先给出全部代码，需要用到World类
import json
from pygal_maps_world.i18n import COUNTRIES
from pygal_maps_world.maps import World
# 颜色相关
from pygal.style import RotateStyle
from pygal.style import LightColorizedStyle
def get_country_code(country_name):
"""
根据国家名返回两位国别码
"""
for code, name in COUNTRIES.items():
if name == country_name:
return code
return None
filename = r'F:\Jupyter Notebook\matplotlib_pygal_csv_json\population.json'
with open(filename) as f:
pop_data = json.load(f)
cc_populations = {}
for pop_dict in pop_data:
if pop_dict['Year'] == '2015':
country_name = pop_dict['Country Name']
# 有些值是小数，先转为float再转为int
population = int(float(pop_dict['Value']))
code = get_country_code(country_name)
if code:
cc_populations[code] = population
# 为了使颜色分层更加明显
cc_populations_1,cc_populations_2, cc_populations_3 = {}, {}, {}
for cc, population in cc_populations.items():
if population < 10000000:
cc_populations_1[cc] = population
elif population < 1000000000:
cc_populations_2[cc] = population
else:
cc_populations_3[cc] = population
wm_style = RotateStyle('#336699', base_style=LightColorizedStyle)
world = World(style=wm_style)
world.title = 'World Populations in 2015, By Country'
world.add('0-10m', cc_populations_1)
world.add('10m-1bn', cc_populations_2)
world.add('>1bn', cc_populations_3)
world.render_to_file('world_population_2015.svg')
有几个变量比较重要
cc_populations是一个dict，里面存放了两位国别码与人口的键值对。cc_populations_1,cc_populations_2, cc_populations_3这是3个字典，把人口按照数量分阶梯，人口一千万以下的存放在cc_populations_1中，一千万~十亿级别的存放在cc_populations_2中，十亿以上的存放在cc_populations_3中，这样做的目的是使得颜色分层更加明显，更方便找出各个阶梯里人口最多的国家。由于分了三个层次，在添加数据的的时候也add三次，把这三个字典分别传进去。world = World(style=wm_style)这是一个地图类，导入方法from pygal_maps_world.maps import Worldwm_style = RotateStyle('#336699', base_style=LightColorizedStyle)这里修改了pygal默认的主题颜色，第一个参数是16进制的RGB颜色，前两位代表R，中间两位代表G，最后两位代表B。数字越大颜色越深。第二个参数设置基础样式为亮色主题，pygal默认使用较暗的颜色主题，通过此方法可以修改默认样式。
中国大佬，No. 1
图中可以看出，分的三个颜色层次为。紫色系，十亿以上；蓝色系，一千万到十亿之间；绿色系，一千万一下。这三种颜色里面颜色最深的就对应了三个阶梯里人口最多的国家。
仔细观察，图中有些是空白的。并不是这些地方全部没人，而是我们的json数据中有些国家的名称与pygal中COUNTIES模块的国家名不对应导致。这算是一个遗憾，不过可以修改get_country_code函数，使得遇到不对应的国家名时，不返回None。对于这些国家，查阅COUNTRIES的代码，找出对应的国别码，返回之，应该就Ok了。比如下面这样
# 传入的参数country_name是json数据中的，可能与COUNTRIES里面的国家名不一致，按照上面的代码直接就返回None，导致绘图时这个国家的人口数据空白
if country_name == 'Yemen, Rep':
return 'ye'
不过我懒得试了233
使用Web API分析数据
以GitHub为例，我想查看最受欢迎的Python库。以stars排序。
访问这个网址就可查看。数据大概长这样
{
"total_count": 1767997,
"incomplete_results": false,
"items": [{
{
"id": 21289110,
"name": "awesome-python",
"full_name": "vinta/awesome-python",
"owner": {
"login": "vinta",
...
},
...
"html_url": "https://github.com/vinta/awesome-python",
...
"stargazers_count": 35234,
...
}, {...}
...]
}
第三个数据，items。里面是得到stars最多的top 30。name即库名称，owner下的login是库的拥有者，html_url是该库的网址（注意owner下也有个html_url。不过那个是用户的GitHub网址，我们要定位到该用户的具体这个库，所以不要用owner下的html_url），stargazers_count至关重要，所得的stars数目。
顺便说下第一个键total_count，表示Python语言的仓库的总数；第二个键，incomplete_results，表示响应的值不完全，一般来说是false，表示响应的数据完整。
import requests
url = 'https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars'
response = requests.get(url)
# 200为响应成功
print(response.status_code, '响应成功！')
response_dict = response.json()
total_repo = response_dict['total_count']
repo_list = response_dict['items']
print('总仓库数: ', total_repo)
print('top', len(repo_list))
for repo_dict in repo_list:
print('\nName: ', repo_dict['name'])
print('Owner: ', repo_dict['owner']['login'])
print('Stars: ', repo_dict['stargazers_count'])
print('Repo: ', repo_dict['html_url'])
print('Description: ', repo_dict['description'])
其实像这样已经得到结果了
200 响应成功！
总仓库数: 1768021
top 30
Name: awesome-python
Owner: vinta
Stars: 35236
Repo: https://github.com/vinta/awesome-python
Description: A curated list of awesome Python frameworks, libraries, software and resources
Name: httpie
Owner: jakubroztocil
Stars: 30149
Repo: https://github.com/jakubroztocil/httpie
Description: Modern command line HTTP client – user-friendly curl alternative with intuitive UI, JSON support, syntax highlighting, wget-like downloads, extensions, etc. https://httpie.org
Name: thefuck
Owner: nvbn
Stars: 28535
Repo: https://github.com/nvbn/thefuck
Description: Magnificent app which corrects your previous console command.
...
可视化一下当然会更加直观。
pygal可视化数据
代码不是很难，有一个plot_dict比较关键，这是鼠标放在条形图上时，会显示出来的数据，键基本上都是固定写法，xlink里面时仓库地址，只要点击，浏览器就会新开一个标签跳转到该页面了！
import requests
import pygal
from pygal.style import LightColorizedStyle, LightenStyle
url = 'https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars'
response = requests.get(url)
# 200为响应成功
print(response.status_code, '响应成功！')
response_dict = response.json()
total_repo = response_dict['total_count']
repo_list = response_dict['items']
print('总仓库数: ', total_repo)
print('top', len(repo_list))
names, plot_dicts = [], []
for repo_dict in repo_list:
names.append(repo_dict['name'])
# 加上str强转，因为我遇到了'NoneType' object is not subscriptable (: 说明里面有个没有此项, 是NoneType
plot_dict = {
'value' : repo_dict['stargazers_count'],
# 有些描述很长很长，选最前一部分
'label' : str(repo_dict['description'])[:200]+'...',
'xlink' : repo_dict['html_url']
}
plot_dicts.append(plot_dict)
# 改变默认主题颜色，偏蓝色
my_style = LightenStyle('#333366', base_style=LightColorizedStyle)
# 配置
my_config = pygal.Config()
# x轴的文字旋转45度
my_config.x_label_rotation = -45
# 隐藏左上角的图例
my_config.show_legend = False
# 标题字体大小
my_config.title_font_size = 30
# 副标签，包括x轴和y轴大部分
my_config.label_font_size = 20
# 主标签是y轴某数倍数，相当于一个特殊的刻度，让关键数据点更醒目
my_config.major_label_font_size = 24
# 限制字符为15个，超出的以...显示
my_config.truncate_label = 15
# 不显示y参考虚线
my_config.show_y_guides = False
# 图表宽度
my_config.width = 1000
# 第一个参数可以传配置
chart = pygal.Bar(my_config, style=my_style)
chart.title = 'Most-Starred Python Projects on GitHub'
# x轴的数据
chart.x_labels = names
# 加入y轴的数据，无需title设置为空，注意这里传入的字典，
# 其中的键--value也就是y轴的坐标值了
chart.add('', plot_dicts)
chart.render_to_file('most_stars_python_repo.svg')
看下图，chrome浏览器里显示效果。总感觉config里面有些设置没有起到作用, x、y轴的标签还是那么小orz...不过plot_dict里面的三个数据都显示出来了，点击即可跳转。
好了，就折腾这么多吧，这个库也不是特别大众的
作者：sunhaiyu
链接：https://www.jianshu.com/p/6875f8050499
來源：简书
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