Eksploracja zbioru danych o użytkowaniu gruntów
W kolejnych ćwiczeniach zapoznasz się z nowym zbiorem danych: danymi o użytkowaniu gruntów w Paryżu (uproszczona wersja oparta na otwartym europejskim projekcie Urban Atlas). Użytkowanie gruntów określa, do jakich celów przeznaczony jest dany obszar – na przykład jako teren mieszkalny lub rekreacyjny. Zbiór zawiera dane poligonowe, w których etykieta reprezentuje klasę użytkowania gruntów dla różnych obszarów Paryża.
W tym ćwiczeniu wczytasz dane, zwizualizujesz je i obliczysz łączną powierzchnię poszczególnych klas użytkowania gruntów na terenie Paryża.
Biblioteki GeoPandas i matplotlib są już zaimportowane.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Praca z danymi geoprzestrzennymi w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Wczytaj plik
'paris_land_use.shp'i przypisz wynik do zmiennejland_use. - Utwórz wykres dla
land_use, używając kolumny'class'do pokolorowania poligonów. Dodaj również legendę. Uwaga: generowanie wykresu może potrwać kilka sekund, ponieważ liczba poligonów jest duża. - Dodaj nową kolumnę
'area'zawierającą powierzchnię każdego poligonu. - Oblicz łączną powierzchnię w km² dla każdej klasy
'class'za pomocą metodygroupby()i wyświetl wynik.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# 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)