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ओवरले परिणाम का निरीक्षण

अब जब हमने land use और districts डेटासेट्स का ओवरले बना लिया है, तो अलग-अलग जिलों के land use को देखना आसान हो गया है। आइए Muette नाम के उदाहरण-जिले पर लौटें और उस जिले के land use का निरीक्षण करें.

GeoPandas और Matplotlib पहले से इम्पोर्ट किए गए हैं। पिछले अभ्यास के overlay() फंक्शन का परिणाम combined के रूप में उपलब्ध है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Geospatial Data के साथ काम करना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • combined GeoDataFrame में प्रत्येक पॉलीगॉन के क्षेत्रफल के साथ एक नया कॉलम 'area' जोड़ें.
  • 'district_name' "Muette" के बराबर होने पर एक सबसेट बनाएँ, जिसका नाम land_use_muette रखें.
  • land_use_muette का प्लॉट बनाएँ और पॉलीगॉन्स को रंगने के लिए 'class' कॉलम का उपयोग करें.
  • groupby() मेथड का उपयोग करके land_use_muette की प्रत्येक 'class' के लिए कुल क्षेत्रफल निकालें और परिणाम प्रिंट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Print the first rows of the overlay result
print(combined.head())

# Add the area as a column
____ = ____

# Take a subset for the Muette district
land_use_muette = combined[____]

# Visualize the land use of the Muette district
land_use_muette.____(____)
plt.show()

# Calculate the total area for each land use class
print(land_use_muette.____(____)['area'].____() / 1000**2)
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