Хороплет с равными интервалами
В предыдущем упражнении мы построили карту плотности деревьев. Теперь, познакомившись с хороплетами подробнее, рассмотрим эту визуализацию детальнее.
Сначала сравним карты, построенные по общему количеству деревьев и по количеству деревьев, нормированному на площадь района (то есть по плотности деревьев). Затем создадим версию этой карты с классификацией по равным интервалам — вместо непрерывной цветовой шкалы. Этот алгоритм разбивает диапазон значений на равные интервалы и присваивает каждому из них свой цвет.
GeoDataFrame district_trees — итоговый результат предыдущего упражнения — уже загружен. Он содержит переменную n_trees_per_area, которая измеряет плотность деревьев по районам (обратите внимание: значения переменной умножены на 10 000).
Это упражнение является частью курса
Работа с геопространственными данными в Python
Инструкции к упражнению
- Постройте карту, используя переменную
'n_trees'для окраски полигонов. Не забудьте добавить легенду с помощью параметраlegend. - Повторите то же самое, используя переменную
'n_trees_per_area'. Заметили разницу? - Постройте хороплет по переменной
'n_trees_per_area'с классификацией по равным интервалам. Также добавьте легенду.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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()