НачатьНачать бесплатно

Квантильный хороплет

В этом упражнении вы создадите квантильную версию карты плотности деревьев. Напомним, что квантильный алгоритм ранжирует значения и разбивает их на группы с одинаковым количеством элементов, присваивая каждой группе свой цвет. На этот раз вы создадите семь групп, которые распределят цвета цветовой карты YlGn по всему диапазону значений.

GeoDataFrame district_trees 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

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Постройте хороплет, используя переменную 'n_trees_per_area', квантильную схему классификации с 7 классами и цветовую карту YlGn. Сохраните результат в переменную ax.
  • Уберите рамки, деления и подписи осей с карты для более чистого отображения — используйте метод set_axis_off().

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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()
Редактировать и запускать код