Chloropleta z równymi przedziałami
W poprzednim ćwiczeniu stworzyliśmy mapę gęstości drzew. Teraz, gdy wiesz już więcej o chloropletach, przyjrzysz się tej wizualizacji dokładniej.
Na początek porównamy efekt użycia samej liczby drzew z liczbą drzew znormalizowaną przez powierzchnię dzielnicy (czyli gęstością drzew). Następnie utworzysz wersję tej mapy opartą na klasyfikacji równych przedziałów, zamiast stosować ciągłą skalę kolorów. Ten algorytm klasyfikacji dzieli zakres wartości na równe przedziały i przypisuje do każdego z nich odpowiedni kolor.
GeoDataFrame district_trees – końcowy wynik poprzedniego ćwiczenia – jest już wczytany. Zawiera zmienną n_trees_per_area, która mierzy gęstość drzew w poszczególnych dzielnicach (wartości zostały pomnożone przez 10 000).
To ćwiczenie jest częścią kursu
Praca z danymi geoprzestrzennymi w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Utwórz wykres, używając zmiennej
'n_trees'do kolorowania wielokątów. Pamiętaj, aby wyświetlić legendę za pomocą słowa kluczowegolegend. - Powtórz to samo, używając zmiennej
'n_trees_per_area'. Czy widzisz różnicę? - Wygeneruj chloropletę dla zmiennej
'n_trees_per_area', stosując klasyfikację równych przedziałów. Ponownie pamiętaj o dodaniu legendy.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Print the first rows of the tree density dataset
print(districts_trees.head())
# Make a choropleth of the number of trees
districts_trees.plot(____, ____)
plt.show()
# Make a choropleth of the number of trees per area
districts_trees.plot(____, ____)
plt.show()
# Make a choropleth of the number of trees
districts_trees.plot(____, ____, ____)
plt.show()