Jämför klassificeringsalgoritmer
I den här avslutande övningen skapar du en figur med flera kartor för att jämföra de två metoder för att kartlägga variabler som vi har gått igenom.
Du använder standardmönster i matplotlib för att bygga en figur med två deldiagram (Axes axes[0] och axes[1]) och visar i respektive deldiagram en koropleth baserad på lika intervall och en baserad på kvantiler. När du har skapat dem kan du jämföra dem visuellt för att utforska hur klassificeringsalgoritmen påverkar slutresultatet.
Övningen innehåller ett GeoDataFrame-objekt inläst under namnet district_trees, som inkluderar variabeln n_trees_per_area – ett mått på trädtäthet per distrikt.
Den här övningen är en del av kursen
Arbeta med geospatial data i Python
Övningsinstruktioner
- Skapa en koropleth för kolumnen
'n_trees_per_area'med klassificeringsschemat för lika intervall i det första deldiagrammet (axes[0]). Kom ihåg att du kan skicka matplotlib-axelobjektet till nyckelordetax. - Gör samma sak med klassificeringsschemat för kvantiler i det andra deldiagrammet (
axes[1]). Precis som i föregående diagram anger du en titel och tar bort ramen och axeletiketterna för att få ett renare utseende.
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# 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()