Coroplético por intervalo igual
No exercício anterior, criamos um mapa da densidade de árvores. Agora que sabemos mais sobre coropléticos, vamos explorar essa visualização com mais detalhes.
Primeiro, vamos visualizar o efeito de usar apenas o número de árvores versus o número de árvores normalizado pela área do distrito (a densidade de árvores). Depois, vamos criar uma versão por intervalos iguais desse mapa, em vez de usar uma escala de cores contínua. Esse algoritmo de classificação divide o espaço de valores em faixas de tamanho igual e atribui uma cor a cada uma.
O GeoDataFrame district_trees, o resultado final do exercício anterior, já está carregado. Ele inclui a variável n_trees_per_area, que mede a densidade de árvores por distrito (observe que a variável foi multiplicada por 10.000).
Este exercício faz parte do curso
Trabalhando com Dados Geoespaciais em Python
Instruções do exercício
- Faça um gráfico usando a variável
'n_trees'para colorir os polígonos. Certifique-se de também exibir uma legenda usando a palavra-chavelegend. - Repita o mesmo usando a variável
'n_trees_per_area'. Você percebe a diferença? - Gere um coroplético com a variável
'n_trees_per_area'usando um esquema de classificação por intervalo igual. Novamente, não se esqueça de adicionar uma legenda.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# 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()