将冬奥会各个国家金牌数量存储在文件“winter olympics.txt”中，程序获取文件数据并进行金牌数量排序处理，将排序后的结果存入一个新文件“winter olympics_sort.txt”中，并查看结果与实际结果是否相符。

好的，以下是Python代码实现：

# 读取文件数据
with open("winter olympics.txt", "r") as f:
    data = f.readlines()

# 将数据转换为字典
medal_count = {}
for line in data:
    country, gold_count = line.strip().split(",")
    medal_count[country] = int(gold_count)

# 对字典按金牌数量排序
sorted_medals = sorted(medal_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 将排序结果写入文件
with open("winter olympics_sort.txt", "w") as f:
    for item in sorted_medals:
        f.write(f"{item[0]},{item[1]}\n")

# 打印排序结果
print(sorted_medals)

在运行完以上代码后，程序会在同一目录下生成一个名为“winter olympics_sort.txt”的文件，该文件中存储的是按金牌数量排序后的各国数据。同时，程序也会在控制台输出排序后的结果，您可以将其与实际结果进行比较。

相关问题

直接从东京奥运会官网读取奖牌榜数据。 目标网站地址为 https://olympics.com/tokyo-2020/olympic-games/zh/results/all-sports/medal-standings.htm 思考：什么类型的在线表格可以直接读取？

可以直接读取的在线表格类型一般是以HTML表格的形式展示的。这种类型的表格通常包含表格标签（<table>、<tr>、<td>等）和相应的表格数据。可以通过网络爬虫技术获取HTML源码，再通过解析HTML源码获取表格数据。在Python中，可以使用第三方库如BeautifulSoup、pandas等来实现表格数据的提取。

利用Bokeh设计交互式图表。 一、问题描述 第31届夏季奥林匹克运动会（Games of the XXXI Olympiad），又称2016年里约热内卢奥运会，共设28个大项，对应的可视化内容将在坐标系中显示所有的大项：其中，x轴表示大项奖牌的数量，y轴表示参与大项的运动员的数量。当使用交互式微件时，将能够筛选所显示的大项（在最大奖牌数量和最大运动员数量轴上）。每个大项采用不同的颜色显示，当悬停于其上时，将会显示每个项目相关的更多信息（如项目名称、运动员数量以及该大项中获得的金牌、银牌和铜牌的数量。 二、数据集描述 数据集包含里约奥运会参赛运动员的姓名、国籍、性别、参赛运动大项、所获奖牌等信息。

这个问题需要使用Python中的Bokeh库来设计交互式图表。首先，我们需要导入Bokeh库和数据集，并创建一个Figure对象来设置坐标轴和图表大小：

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import ColumnDataSource, HoverTool
import pandas as pd

# 导入数据集
df = pd.read_csv('olympic_data.csv')

# 创建ColumnDataSource对象
source = ColumnDataSource(data=dict(
    x=df['Medal_Count'],
    y=df['Athlete_Count'],
    sport=df['Sport'],
    medal_type=df['Medal'],
    athlete_name=df['Name'],
    nationality=df['Nationality'],
    gender=df['Sex']
))

# 创建Figure对象
p = figure(title="2016 Rio Olympics Medal Count vs Athlete Count",
           x_axis_label='Medal Count',
           y_axis_label='Athlete Count',
           plot_width=800,
           plot_height=600)

接下来，我们需要使用scatter()方法将数据点绘制到图表上，并设置颜色和大小，以及添加悬停工具：

# 绘制散点图
p.scatter('x', 'y', source=source, size=10, alpha=0.8,
          color='medal_type', legend_group='sport')

# 添加悬停工具
hover = HoverTool(tooltips=[
    ('Athlete Name', '@athlete_name'),
    ('Sport', '@sport'),
    ('Nationality', '@nationality'),
    ('Gender', '@gender'),
    ('Medal Type', '@medal_type')
])
p.add_tools(hover)

# 设置图例位置
p.legend.location = "top_left"

# 显示图表
show(p)

这样，我们就可以得到一个交互式的散点图，可以通过滑动控件来筛选所显示的大项，悬停于数据点上时可以查看更多信息。

需要注意的是，上述代码中的数据集需要根据实际情况进行调整和更改，以适应所需的数据。