Porównanie algorytmów klasyfikacji
W tym ostatnim ćwiczeniu zbudujesz rysunek z dwoma mapami, który pozwoli ci porównać dwa omówione podejścia do wizualizacji zmiennych na mapie.
Wykorzystasz standardowe wzorce matplotlib, aby utworzyć rysunek z dwoma podwykresami (osie axes[0] i axes[1]) i wyświetlić na każdym z nich odpowiednio choroplet oparty na równych przedziałach oraz choroplet oparty na kwantylach. Po utworzeniu porównaj je wizualnie, aby zbadać, jaki wpływ algorytm klasyfikacji może mieć na końcowy wynik.
Do ćwiczenia dołączony jest obiekt GeoDataFrame załadowany pod nazwą district_trees, zawierający zmienną n_trees_per_area mierzącą gęstość drzew w poszczególnych dzielnicach.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Praca z danymi geoprzestrzennymi w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Utwórz choroplet dla kolumny
'n_trees_per_area', używając schematu klasyfikacji równych przedziałów na pierwszym podwykresie (axes[0]). Pamiętaj, że obiekt osi matplotlib możesz przekazać za pomocą słowa kluczowegoax. - Zrób to samo dla schematu klasyfikacji kwantylowej na drugim podwykresie (
axes[1]). Podobnie jak na poprzednim wykresie, ustaw tytuł oraz usuń ramkę i etykiety osi, aby uzyskać czystszy wygląd.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# 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()