Compare algoritmos de classificação
Neste exercício final, você vai construir uma figura com múltiplos mapas que permite comparar as duas abordagens de mapeamento de variáveis que vimos.
Você vai usar padrões comuns do matplotlib para criar uma figura com dois subplots (Eixos axes[0] e axes[1]) e exibir em cada um deles, respectivamente, um coroplético baseado em intervalos iguais e outro baseado em quantis. Depois de criada, compare visualmente para explorar as diferenças que o algoritmo de classificação pode causar no resultado final.
Este exercício traz um objeto GeoDataFrame carregado com o nome district_trees, que inclui a variável n_trees_per_area, que mede a densidade de árvores por distrito.
Este exercício faz parte do curso
Trabalhando com Dados Geoespaciais em Python
Instruções do exercício
- Faça um coroplético para a coluna
'n_trees_per_area'usando o esquema de classificação por intervalos iguais no primeiro subplot (axes[0]). Lembre-se de que você pode passar o objeto de eixos do matplotlib pela palavra-chaveax. - Faça o mesmo usando o esquema de classificação por quantis no segundo subplot (
axes[1]). Como no gráfico anterior, defina o título e remova a moldura e os rótulos dos eixos para criar uma figura mais limpa.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# 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()