Візуалізація густоти населення
Повернімося до набору даних із округами. У попередній вправі ми відобразили округи з однаковим заповненням. Але часто нам потрібно показати просторову змінність певної змінної й відповідно зафарбувати полігони.
У цій вправі ми візуалізуємо просторову змінність густоти населення в центрі Парижа. Для цього спочатку обчислимо густоту населення, поділивши чисельність населення на площу, і додамо результат як новий стовпець у датафрейм.
Набір даних із округами вже завантажено як districts, GeoPandas імпортовано як geopandas, а matplotlib.pyplot — як plt.
Ця вправа є частиною курсу
Робота з геопросторовими даними в Python
Інструкції до вправи
- Виведіть перші рядки набору даних округів. Чи бачите стовпець 'population'?
- Перегляньте площу геометрій округів.
- Додайте стовпець 'population_density', який відображає кількість мешканців на квадратний кілометр (Зауважте: площу наведено в квадратних метрах, тож потрібно помножити результат на
10**6). - Побудуйте графік округів, використовуючи 'population_density' для зафарбовування полігонів.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Inspect the first rows of the districts dataset
print(districts.head())
# Inspect the area of the districts
print(districts.____)
# Add a population density column
districts['population_density'] = ____ / ____ * ____
# Make a plot of the districts colored by the population density
districts.____(____, legend=True)
plt.show()