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
Arbeiten mit Geodaten in Python
Anleitung zur Übung
- 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 Schlüsselwortaxübergeben 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 Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# 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()