Kantil koroplet
Bu egzersizde, ağaç yoğunluğu haritasının kantil sürümünü oluşturacağız. Kantil algoritmasının, her birine renk atamak için değerleri aynı sayıda öğe içeren gruplara sıralayıp böldüğünü unutma.
Bu kez, YlGn renk haritasının renklerini tüm değer kümesine yayacak yedi grup oluşturacağız.
district_trees GeoDataFrame’i yine önceden yüklendi. İlçe bazında ağaç yoğunluğunu ölçen n_trees_per_area değişkenini içeriyor (değişkenin 10.000 ile çarpıldığını not et).
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Coğrafi Verilerle Çalışma
Egzersiz talimatları
'n_trees_per_area'değişkenini kullanarak, 7 sınıflı kantil sınıflandırma şeması veYlGnrenk haritasıyla bir koroplet üret. Sonucuaxadlı bir değişkene ata.- Daha temiz bir harita için grafikten çerçeveleri, işaretleri ve işaret etiketlerini
set_axis_off()metodunu kullanarak kaldır.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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()