Coroplético por quantis
Neste exercício, vamos criar uma versão por quantis do mapa de densidade de árvores. Lembre-se de que o algoritmo de quantis ordena e divide os valores em grupos com o mesmo número de elementos para atribuir uma cor a cada grupo.
Desta vez, vamos criar sete grupos que distribuem as cores do mapa YlGn por todo o conjunto de valores.
O GeoDataFrame district_trees 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
- Gere um coroplético usando a variável
'n_trees_per_area', um esquema de classificação por quantis com 7 classes e o mapa de coresYlGn. Atribua o resultado a uma variável chamadaax. - Remova as bordas, marcações e rótulos de marcação do gráfico para um mapa mais limpo usando o método
set_axis_off().
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Generate the choropleth and store the axis
____ = districts_trees.plot(column='n_trees_per_area', scheme='____',
k=____, cmap='____', legend=True)
# Remove frames, ticks and tick labels from the axis
____.set_axis_off()
plt.show()