Compară algoritmii de clasificare
În acest exercițiu final, vei construi o figură cu mai multe hărți, care îți va permite să compari cele două abordări de reprezentare a variabilelor pe care le-am văzut.
Vei folosi tipare standard din matplotlib pentru a crea o figură cu două subgrafice (Axes axes[0] și axes[1]) și vei afișa în fiecare dintre ele, respectiv, o coropletă bazată pe intervale egale și una bazată pe cuantile. După ce le-ai creat, compară-le vizual pentru a explora diferențele pe care algoritmul de clasificare le poate produce asupra rezultatului final.
Acest exercițiu include un obiect GeoDataFrame încărcat sub numele district_trees, care conține variabila n_trees_per_area, ce măsoară densitatea copacilor pe district.
Acest exercițiu face parte din cursul
Lucrul cu date geospațiale în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Creează o coropletă pentru coloana
'n_trees_per_area'folosind schema de clasificare prin intervale egale pe primul subgrafic (axes[0]). Ține minte că poți transmite obiectul axes din matplotlib prin argumentulax. - Fă același lucru pentru schema de clasificare prin cuantile pe al doilea subgrafic (
axes[1]). Ca și în graficul anterior, setează titlul și elimină chenarul și etichetele axelor pentru a obține o figură mai curată.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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()