Sınıflandırma algoritmalarını karşılaştır
Bu son egzersizde, harita değişkenlerini görselleştirmek için gördüğümüz iki yaklaşımı karşılaştırmanı sağlayacak çoklu haritalı bir şekil oluşturacaksın.
İki alt grafik (Eksenler axes[0] ve axes[1]) içeren bir şekil oluşturmak için standart matplotlib kalıplarını kullanacak ve bunların her birinde sırasıyla eşit aralıklı ve çeyreklik (quantile) temelli bir koroplet göstereceksin. Oluşturduktan sonra, sınıflandırma algoritmasının nihai sonuç üzerindeki etkisini keşfetmek için bunları görsel olarak karşılaştır.
Bu egzersizde, ilçe bazında ağaç yoğunluğunu ölçen n_trees_per_area değişkenini içeren ve district_trees adıyla yüklenmiş bir GeoDataFrame nesnesi hazır geliyor.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Coğrafi Verilerle Çalışma
Egzersiz talimatları
- İlk alt grafikte (
axes[0]), eşit aralıklı sınıflandırma şemasını kullanarak'n_trees_per_area'sütunu için bir koroplet oluştur. Matplotlib eksen nesnesiniaxanahtar sözcüğüne geçebileceğini unutma. - İkinci alt grafikte (
axes[1]) de aynı işlemi çeyreklik (quantile) sınıflandırma şeması için yap. Önceki grafikte olduğu gibi başlığı ayarla ve daha temiz bir şekil için çerçeveyi ve eksen etiketlerini kaldır.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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()