Vizualizace hustoty obyvatelstva
Vraťme se k datasetu se čtvrtěmi. V předchozím cvičení jsme čtvrti vizualizovali s jednotnou barvou. Často ale chceme zobrazit prostorové rozložení nějaké proměnné a podle ní polygony obarvit.
V tomto cvičení vizualizujeme prostorové rozložení hustoty obyvatelstva v centru Paříže. Nejprve vypočítáme hustotu obyvatelstva tak, že počet obyvatel vydělíme plochou, a výsledek přidáme do dataframu jako nový sloupec.
Dataset se čtvrtěmi je již načtený jako districts, GeoPandas je importovaný jako geopandas a matplotlib.pyplot jako plt.
Toto cvičení je součástí kurzu
Práce s geoprostorovými daty v Pythonu
Pokyny k cvičení
- Vypiš první řádky datasetu se čtvrtěmi. Vidíš sloupec
'population'? - Prohlédni si plochu geometrií jednotlivých čtvrtí.
- Přidej sloupec
'population_density'představující počet obyvatel na čtvereční kilometr (pozor: plocha je uvedena v čtverečních metrech, takže výsledek musíš vynásobit10**6). - Zobraz čtvrti jako mapu a použij sloupec
'population_density'k obarvení polygonů.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Inspect the first rows of the districts dataset
print(districts.head())
# Inspect the area of the districts
print(districts.____)
# Add a population density column
districts['population_density'] = ____ / ____ * ____
# Make a plot of the districts colored by the population density
districts.____(____, legend=True)
plt.show()