Wizualizacja gęstości zaludnienia
Wróćmy do zbioru danych o dzielnicach. W poprzednim ćwiczeniu wizualizowaliśmy dzielnice z jednolitym kolorem. Często jednak chcemy pokazać przestrzenne zróżnicowanie jakiejś zmiennej i odpowiednio pokolorować wielokąty.
W tym ćwiczeniu zwizualizujesz przestrzenne zróżnicowanie gęstości zaludnienia w centrum Paryża. W tym celu najpierw obliczysz gęstość zaludnienia, dzieląc liczbę mieszkańców przez powierzchnię, a następnie dodasz wynik jako nową kolumnę do ramki danych.
Zbiór danych o dzielnicach jest już wczytany jako districts, GeoPandas został zaimportowany jako geopandas, a matplotlib.pyplot jako plt.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Praca z danymi geoprzestrzennymi w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Wyświetl pierwsze wiersze zbioru danych o dzielnicach. Czy widzisz kolumnę
'population'? - Sprawdź powierzchnię geometrii dzielnic.
- Dodaj kolumnę
'population_density'reprezentującą liczbę mieszkańców na kilometr kwadratowy (uwaga: powierzchnia podana jest w metrach kwadratowych, więc wynik należy pomnożyć przez10**6). - Narysuj mapę dzielnic, używając kolumny
'population_density'do kolorowania wielokątów.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Inspect the first rows of the districts dataset
print(districts.head())
# Inspect the area of the districts
print(districts.____)
# Add a population density column
districts['population_density'] = ____ / ____ * ____
# Make a plot of the districts colored by the population density
districts.____(____, legend=True)
plt.show()