Визуализация плотности населения
Вернёмся к набору данных о районах Парижа. В одном из предыдущих упражнений мы отображали районы с единой заливкой. Однако зачастую нужно показать пространственное распределение какой-либо переменной и раскрасить полигоны соответствующим образом.
В этом упражнении мы визуализируем пространственное распределение плотности населения в центре Парижа. Для этого сначала вычислим плотность населения, разделив численность жителей на площадь, и добавим результат в датафрейм как новый столбец.
Набор данных о районах уже загружен как districts, GeoPandas импортирован как geopandas, а matplotlib.pyplot — как plt.
Это упражнение является частью курса
Работа с геопространственными данными в Python
Инструкции к упражнению
- Выведите первые строки набора данных о районах. Видите столбец
'population'? - Изучите площадь геометрий районов.
- Добавьте столбец
'population_density', представляющий количество жителей на квадратный километр (обратите внимание: площадь задана в квадратных метрах, поэтому результат нужно умножить на10**6). - Постройте карту районов, используя столбец
'population_density'для окраски полигонов.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Inspect the first rows of the districts dataset
print(districts.head())
# Inspect the area of the districts
print(districts.____)
# Add a population density column
districts['population_density'] = ____ / ____ * ____
# Make a plot of the districts colored by the population density
districts.____(____, legend=True)
plt.show()