Confronta gli algoritmi di classificazione
In questo esercizio finale, costruirai una figura con più mappe che ti permetterà di confrontare i due approcci per mappare le variabili che abbiamo visto.
Userai i pattern standard di matplotlib per creare una figura con due sottografici (Axes axes[0] e axes[1]) e visualizzare in ciascuno di essi, rispettivamente, una mappa coropletica basata su intervalli uguali e una basata sui quantili. Una volta create, confrontale visivamente per esplorare le differenze che l'algoritmo di classificazione può avere sul risultato finale.
Questo esercizio fornisce un oggetto GeoDataFrame caricato con il nome district_trees che include la variabile n_trees_per_area, che misura la densità di alberi per distretto.
Questo esercizio fa parte del corso
Lavorare con i dati geospaziali in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Crea una mappa coropletica per la colonna
'n_trees_per_area'usando lo schema di classificazione a intervalli uguali nel primo sottografico (axes[0]). Ricorda che puoi passare l'oggetto axes di matplotlib all'argomentoax. - Fai lo stesso con lo schema di classificazione per quantili nel secondo sottografico (
axes[1]). Come nel grafico precedente, imposta il titolo e rimuovi il riquadro e le etichette degli assi per ottenere una figura più pulita.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# 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()