Eşit aralıklı koroğrafik harita
Son egzersizde ağaç yoğunluğunun haritasını oluşturduk. Artık koroğrafik haritalar hakkında daha çok şey bildiğine göre, bu görselleştirmeyi daha ayrıntılı inceleyeceğiz.
Önce, sadece ağaç sayısını kullanmakla, ilçe alanına göre normalize edilmiş ağaç sayısını (ağaç yoğunluğunu) kullanmanın etkisini görselleştirelim. İkinci olarak, sürekli bir renk ölçeği kullanmak yerine bu haritanın eşit aralıklı bir sürümünü oluşturacağız. Bu sınıflandırma algoritması, değer aralığını eşit kutulara böler ve her birine bir renk atar.
Önceki egzersizin nihai sonucu olan district_trees GeoDataFrame’i zaten yüklü. İlçeye göre ağaç yoğunluğunu ölçen n_trees_per_area değişkenini içeriyor (değişkenin 10.000 ile çarpıldığını unutma).
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Coğrafi Verilerle Çalışma
Egzersiz talimatları
- Poligonları renklendirmek için
'n_trees'değişkenini kullanarak bir grafik çiz.legendanahtar sözcüğüyle bir açıklama kutusunu da gösterdiğinden emin ol. - Aynısını
'n_trees_per_area'değişkeniyle tekrarla. Farkı görüyor musun? 'n_trees_per_area'değişkeniyle eşit aralıklı bir sınıflandırma şeması kullanarak bir koroğrafik harita oluştur. Yine, bir açıklama kutusu eklediğinden emin ol.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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()