Coropleta de intervalos iguales
En el último ejercicio, creamos un mapa de la densidad de árboles. Ahora que sabemos más sobre los coropletas, vamos a explorar esta visualización con más detalle.
Primero, visualicemos el efecto de usar solo el número de árboles frente al número de árboles normalizado por el área del distrito (la densidad de árboles). Segundo, crearemos una versión de este mapa con intervalos iguales en lugar de usar una escala de color continua. Este algoritmo de clasificación dividirá el rango de valores en intervalos iguales y asignará un color a cada uno.
El GeoDataFrame district_trees, el resultado final del ejercicio anterior, ya está cargado. Incluye la variable n_trees_per_area, que mide la densidad de árboles por distrito (ten en cuenta que la variable se ha multiplicado por 10 000).
Este ejercicio forma parte del curso
Trabajo con datos geoespaciales en Python
Instrucciones del ejercicio
- Haz una gráfica usando la variable
'n_trees'para colorear los polígonos. Asegúrate de mostrar también una leyenda usando la palabra clavelegend. - Repite lo mismo con la variable
'n_trees_per_area'. ¿Notas la diferencia? - Genera un coropleta con la variable
'n_trees_per_area'usando un esquema de clasificación de intervalos iguales. De nuevo, asegúrate de añadir una leyenda.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# 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()