Comparer des algorithmes de classification
Dans cet exercice final, vous allez construire une figure multi-cartes pour comparer les deux approches de cartographie de variables que nous avons vues.
Vous vous appuierez sur des schémas classiques de matplotlib pour créer une figure avec deux sous-graphiques (Axes axes[0] et axes[1]) et afficher dans chacun, respectivement, une choroplèthe basée sur des intervalles égaux et une autre basée sur des quantiles. Une fois créées, comparez-les visuellement afin d’explorer les différences que l’algorithme de classification peut avoir sur le résultat final.
Cet exercice est fourni avec un objet GeoDataFrame chargé sous le nom district_trees qui comporte la variable n_trees_per_area, mesurant la densité d’arbres par district.
Cet exercice fait partie du cours
Travailler avec des données géospatiales en Python
Instructions
- Créez une choroplèthe pour la colonne
'n_trees_per_area'en utilisant le schéma de classification par intervalles égaux sur le premier sous-graphe (axes[0]). Rappelez-vous que vous pouvez passer l’objet axes de matplotlib via le paramètreax. - Faites de même avec le schéma de classification par quantiles sur le second sous-graphe (
axes[1]). Comme dans le graphique précédent, définissez le titre et supprimez le cadre et les étiquettes des axes pour obtenir une figure plus épurée.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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()