Land Use डेटासेट की जाँच-पड़ताल
आगे आने वाले अभ्यासों के लिए हम पहले एक नया डेटासेट पेश कर रहे हैं: पेरिस के Land Use से जुड़ा डेटासेट (ओपन यूरोपीय Urban Atlas पर आधारित एक सरल संस्करण). Land use यह बताता है कि किसी क्षेत्र का उपयोग किस तरह की गतिविधि के लिए होता है, जैसे आवासीय क्षेत्र या मनोरंजन के लिए. यह एक पॉलीगॉन डेटासेट है, जिसमें पेरिस के अलग-अलग क्षेत्रों के लिए land use क्लास को दर्शाता हुआ एक लेबल होता है.
इस अभ्यास में, आप डेटा पढ़ेंगे, उसे विज़ुअली एक्सप्लोर करेंगे, और पेरिस क्षेत्र में land use की विभिन्न क्लासों का कुल क्षेत्रफल निकालेंगे.
GeoPandas और matplotlib पहले से इम्पोर्ट हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Geospatial Data के साथ काम करना
अभ्यास निर्देश
'paris_land_use.shp'फ़ाइल पढ़िए और परिणाम कोland_useवैरिएबल में असाइन कीजिए.land_useका प्लॉट बनाइए, जिसमें पॉलीगॉन्स को रंगने के लिए'class'कॉलम का उपयोग करें. साथ ही एक legend भी जोड़ें. नोट: पॉलीगॉन्स बहुत अधिक हैं, इसलिए प्लॉट बनने में कुछ सेकंड लग सकते हैं.- प्रत्येक पॉलीगॉन के क्षेत्रफल के साथ एक नया कॉलम
'area'जोड़ें. groupby()मेथड का उपयोग करके प्रत्येक'class'के लिए कुल क्षेत्रफल km² में निकालें और परिणाम प्रिंट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Import the land use dataset
land_use = geopandas.____
print(land_use.head())
# Make a plot of the land use with 'class' as the color
land_use.plot(____, legend=True, figsize=(15, 10))
plt.show()
# Add the area as a new column
land_use['area'] = ____
# Calculate the total area for each land use class
total_area = land_use.groupby(____)['area'].____() / 1000**2
print(total_area)