Klassifikationsalgorithmen vergleichen

In dieser letzten Übung erstellst du eine Multi-Map-Abbildung, mit der du die beiden Ansätze zur Visualisierung von Variablen vergleichen kannst, die wir kennengelernt haben.

Du nutzt gängige matplotlib-Muster, um eine Abbildung mit zwei Unterplots (Achsen axes[0] und axes[1]) zu erstellen und zeigst in diesen jeweils eine Choroplethenkarte auf Basis gleicher Intervalle bzw. auf Basis von Quantilen. Vergleiche sie anschließend visuell, um die Unterschiede zu erkunden, die der Klassifikationsalgorithmus auf das Endergebnis haben kann.

Diese Übung enthält ein GeoDataFrame-Objekt mit dem Namen district_trees, das die Variable n_trees_per_area enthält. Sie misst die Baumdichte pro Bezirk.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Arbeiten mit Geodaten in Python</Kurs>

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Übungsanweisungen

Erstelle im ersten Unterplot (axes[0]) eine Choroplethenkarte für die Spalte 'n_trees_per_area' mit dem Klassifikationsschema gleicher Intervalle. Denk daran, dass du das matplotlib-Achsenobjekt über das Schlüsselwort ax übergeben kannst.
Mach dasselbe für das Quantil-Klassifikationsschema im zweiten Unterplot (axes[1]). Wie im vorherigen Plot: Setze den Titel und entferne Rahmen und Achsenbeschriftungen, um eine aufgeräumtere Abbildung zu erhalten.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Set up figure and subplots
fig, axes = plt.subplots(nrows=2)

# Plot equal interval map
districts_trees.plot(____, ____, k=5, legend=True, ax=____)
axes[0].set_title('Equal Interval')
axes[0].set_axis_off()

# Plot quantiles map
districts_trees.plot(____, ____, k=5, legend=True, ax=____)
____.set_title('Quantiles')
____.set_axis_off()

# Display maps
plt.show()

Code bearbeiten und ausführen