Choropleth แบบ Quantiles
ในแบบฝึกหัดนี้ เราจะสร้างแผนที่ความหนาแน่นของต้นไม้แบบ quantile จำไว้ว่าอัลกอริทึม quantile จะจัดอันดับและแบ่งค่าออกเป็นกลุ่มที่มีจำนวนสมาชิกเท่ากัน เพื่อกำหนดสีให้กับแต่ละกลุ่ม
คราวนี้เราจะสร้าง 7 กลุ่ม โดยกระจายสีจาก colormap YlGn ครอบคลุมค่าทั้งหมด
GeoDataFrame ชื่อ district_trees ถูกโหลดไว้แล้ว โดยมีตัวแปร n_trees_per_area ที่วัดความหนาแน่นของต้นไม้ในแต่ละเขต (ตัวแปรนี้ถูกคูณด้วย 10,000 แล้ว)
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การทำงานกับข้อมูลเชิงพื้นที่ใน Python
คำแนะนำการฝึกหัด
- สร้าง choropleth โดยใช้ตัวแปร
'n_trees_per_area'พร้อม quantile classification scheme ที่มี 7 คลาส และ color mapYlGnจากนั้นกำหนดผลลัพธ์ให้กับตัวแปรชื่อax - ลบกรอบ เส้นแกน และป้ายกำกับออกจากแผนที่เพื่อให้ดูเรียบสะอาดยิ่งขึ้น โดยใช้เมธอด
set_axis_off()
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# 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()