Choropleth แบบ Equal Interval
ในแบบฝึกหัดที่แล้ว เราได้สร้างแผนที่แสดงความหนาแน่นของต้นไม้ ตอนนี้เมื่อรู้จัก choropleth มากขึ้นแล้ว มาลองสำรวจการแสดงผลนี้ในเชิงลึกกันต่อ
ขั้นแรก ลองเปรียบเทียบผลที่ได้จากการใช้จำนวนต้นไม้โดยตรง กับการใช้จำนวนต้นไม้ที่ปรับตามพื้นที่ของแต่ละเขต (ความหนาแน่นของต้นไม้) ขั้นที่สอง เราจะสร้างแผนที่แบบ equal interval แทนการใช้สีแบบต่อเนื่อง อัลกอริทึมการจัดกลุ่มนี้จะแบ่งช่วงค่าออกเป็นช่องที่เท่ากัน และกำหนดสีให้กับแต่ละช่อง
โหลด GeoDataFrame ชื่อ district_trees ซึ่งเป็นผลลัพธ์สุดท้ายจากแบบฝึกหัดก่อนหน้าไว้แล้ว โดยมีตัวแปร n_trees_per_area ที่วัดความหนาแน่นของต้นไม้ในแต่ละเขต (ค่าในตัวแปรนี้ถูกคูณด้วย 10,000 ไว้แล้ว)
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การทำงานกับข้อมูลเชิงพื้นที่ใน Python
คำแนะนำการฝึกหัด
- สร้างกราฟโดยใช้ตัวแปร
'n_trees'เพื่อกำหนดสีของรูปหลายเหลี่ยม และอย่าลืมแสดง legend โดยใช้คีย์เวิร์ดlegend - ทำซ้ำในลักษณะเดียวกันโดยใช้ตัวแปร
'n_trees_per_area'แทน เห็นความแตกต่างไหม? - สร้าง choropleth โดยใช้ตัวแปร
'n_trees_per_area'ด้วย classification scheme แบบ equal interval และอย่าลืมเพิ่ม legend ด้วย
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# 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()