분류 알고리즘 비교하기
이 마지막 연습 문제에서는 지금까지 살펴본 두 가지 지도 분류 방식(변수 구간화)을 비교할 수 있도록, 여러 지도를 한 그림에 배치한 멀티 맵 피겨를 만들어 볼 거예요.
표준 matplotlib 패턴을 사용해 두 개의 서브플롯(축 axes[0]과 axes[1])을 가진 피겨를 만들고, 각각에 동일 구간(equal interval)과 분위수(quantile) 기반의 코로플레스 지도를 표시하세요. 만든 뒤에는 두 지도를 시각적으로 비교해 분류 알고리즘이 최종 결과에 어떤 차이를 만드는지 살펴보세요.
이 연습 문제에는 district_trees라는 이름으로 로드된 GeoDataFrame 객체가 제공되며, 구역별 나무 밀도를 나타내는 n_trees_per_area 변수가 포함되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 지리공간 데이터 다루기
연습 안내
- 첫 번째 서브플롯(
axes[0])에서 동일 구간 분류 방식을 사용해'n_trees_per_area'열의 코로플레스를 만드세요. matplotlib 축 객체를ax키워드 인수로 전달할 수 있다는 점을 기억하세요. - 두 번째 서브플롯(
axes[1])에서는 분위수 분류 방식을 동일하게 적용하세요. 이전 플롯과 마찬가지로 제목을 설정하고, 상자 테두리와 축 레이블을 제거해 더 깔끔한 피겨를 만드세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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()