Compara algoritmos de clasificación
En este ejercicio final, vas a crear una figura con varios mapas que te permita comparar los dos enfoques para mapear variables que hemos visto.
Te apoyarás en los patrones estándar de matplotlib para construir una figura con dos subgráficos (ejes axes[0] y axes[1]) y mostrar en cada uno de ellos, respectivamente, un coropleta basado en intervalos iguales y otro basado en cuantiles. Una vez creados, compáralos visualmente para explorar las diferencias que el algoritmo de clasificación puede tener en el resultado final.
Este ejercicio incluye un objeto GeoDataFrame cargado con el nombre district_trees que contiene la variable n_trees_per_area, que mide la densidad de árboles por distrito.
Este ejercicio forma parte del curso
Trabajo con datos geoespaciales en Python
Instrucciones del ejercicio
- Crea un coropleta para la columna
'n_trees_per_area'usando el esquema de clasificación por intervalos iguales en el primer subgráfico (axes[0]). Recuerda que puedes pasar el objeto de ejes de matplotlib con el parámetroax. - Haz lo mismo con el esquema de clasificación por cuantiles en el segundo subgráfico (
axes[1]). Como en el gráfico anterior, pon el título y elimina el recuadro y las etiquetas de los ejes para crear una figura más limpia.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# 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()