Choropleth s rovnoměrným intervalem
V předchozím cvičení jsme vytvořili mapu hustoty stromů. Teď, když víš o choroplethách víc, se na tuto vizualizaci podíváme podrobněji.
Nejdřív porovnáme efekt prostého počtu stromů oproti počtu stromů normalizovanému plochou okresu (tj. hustotě stromů). Potom vytvoříme verzi této mapy s klasifikačním schématem stejných intervalů místo spojité barevné škály. Tento algoritmus rozdělí rozsah hodnot do stejně velkých intervalů a každému přiřadí barvu.
GeoDataFrame district_trees, konečný výsledek předchozího cvičení, je již načten. Obsahuje proměnnou n_trees_per_area, která měří hustotu stromů podle okresu (hodnoty jsou vynásobeny 10 000).
Toto cvičení je součástí kurzu
Práce s geoprostorovými daty v Pythonu
Pokyny k cvičení
- Vytvoř graf, ve kterém obarvíš polygony podle proměnné
'n_trees'. Nezapomeň přidat legendu pomocí parametrulegend. - Totéž zopakuj s proměnnou
'n_trees_per_area'. Vidíš rozdíl? - Vytvoř choroplethu s proměnnou
'n_trees_per_area's použitím klasifikačního schématu stejných intervalů. Opět přidej legendu.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Print the first rows of the tree density dataset
print(districts_trees.head())
# Make a choropleth of the number of trees
districts_trees.plot(____, ____)
plt.show()
# Make a choropleth of the number of trees per area
districts_trees.plot(____, ____)
plt.show()
# Make a choropleth of the number of trees
districts_trees.plot(____, ____, ____)
plt.show()