Сравнение алгоритмов классификации
В этом заключительном упражнении вы создадите фигуру с несколькими картами, которая позволит сравнить два подхода к визуализации переменных на карте.
Вы будете использовать стандартные инструменты matplotlib, чтобы построить фигуру с двумя подграфиками (Axes axes[0] и axes[1]) и отобразить в каждом из них хороплет — на основе равных интервалов и на основе квантилей соответственно. Сравните их визуально, чтобы изучить, как выбор алгоритма классификации влияет на итоговый результат.
В этом упражнении уже загружен объект GeoDataFrame под именем district_trees, содержащий переменную n_trees_per_area, которая измеряет плотность деревьев по районам.
Это упражнение является частью курса
Работа с геопространственными данными в Python
Инструкции к упражнению
- Постройте хороплет для столбца
'n_trees_per_area'с использованием схемы классификации по равным интервалам на первом подграфике (axes[0]). Помните, что объект осей matplotlib можно передать в параметрax. - Сделайте то же самое для схемы классификации по квантилям на втором подграфике (
axes[1]). Как и в предыдущем графике, задайте заголовок и уберите рамку и подписи осей, чтобы сделать изображение более аккуратным.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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()