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Population density का विज़ुअलाइज़ेशन

चलिए वापस districts डेटासेट पर आते हैं। एक पिछले अभ्यास में हमने districts को एक समान रंग वाले कॉलम से विज़ुअलाइज़ किया था। लेकिन अक्सर हम किसी वैरिएबल का स्थानिक बदलाव दिखाना चाहते हैं और उसी के अनुसार पॉलिगॉन्स को रंगते हैं।

इस अभ्यास में आप पेरिस के केंद्र में population density का स्थानिक बदलाव विज़ुअलाइज़ करेंगे। इसके लिए हम पहले population संख्या को क्षेत्रफल से भाग देकर population density निकालेंगे और उसे dataframe में एक नए कॉलम के रूप में जोड़ेंगे।

districts के रूप में districts डेटासेट पहले से लोड है, GeoPandas geopandas के रूप में और matplotlib.pyplot plt के रूप में इम्पोर्ट किया गया है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Geospatial Data के साथ काम करना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • districts डेटासेट की शुरुआती पंक्तियाँ प्रिंट करें। क्या आपको 'population' कॉलम दिख रहा है?
  • districts की geometries के क्षेत्रफल को जाँचें।
  • 'population_density' नाम का कॉलम जोड़ें, जो प्रति वर्ग किलोमीटर निवासियों की संख्या दर्शाता हो (नोट: क्षेत्रफल वर्ग मीटर में दिया गया है, इसलिए परिणाम को 10**6 से गुणा करना होगा).
  • 'population_density' का उपयोग करते हुए districts को प्लॉट करें ताकि पॉलिगॉन्स उसी के अनुसार रंगे जाएँ.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Inspect the first rows of the districts dataset
print(districts.head())

# Inspect the area of the districts
print(districts.____)

# Add a population density column
districts['population_density'] = ____ / ____ * ____

# Make a plot of the districts colored by the population density
districts.____(____, legend=True)
plt.show()
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