分類アルゴリズムを比較する
この最後の演習では、これまでに見てきた2つの分類手法を比較できるマルチマップ図を作成します。
標準的な matplotlib の書き方に従い、2つのサブプロット（Axes の axes[0] と axes[1]）をもつ図を作り、それぞれに等間隔分類と分位（quantile）に基づくコロプレス図を表示します。作成後は、分類アルゴリズムの違いが最終結果にどのような影響を与えるか、見た目で比較してみましょう。
この演習では、地区ごとの樹木密度を表す変数 n_trees_per_area を含む GeoDataFrame オブジェクト district_trees が読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Pythonで扱う地理空間データ
演習の手順
- 最初のサブプロット（
axes[0]）で、等間隔分類スキームを使って列'n_trees_per_area'のコロプレス図を作成します。matplotlib の Axes オブジェクトはax引数に渡せることを思い出してください。 - 2番目のサブプロット（
axes[1]）では、分位（quantile）分類スキームで同様に作成します。前のプロットと同様、タイトルを設定し、枠線と軸ラベルを削除して、より見やすい図にしてください。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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()