Порівняйте алгоритми класифікації
У цій фінальній вправі ви створите фігуру з кількома картами, щоб порівняти два підходи до класифікації значень на карті, які ми розглядали.
Ви скористаєтеся типовими прийомами matplotlib, щоб створити фігуру з двома підсюжетами (осі axes[0] та axes[1]) і показати в кожному відповідно хороплет за рівними інтервалами та за квантилями. Після побудови порівняйте їх візуально, щоб дослідити, як вибір алгоритму класифікації впливає на кінцевий результат.
У вправі вже завантажено об'єкт GeoDataFrame під назвою district_trees, який містить змінну n_trees_per_area — щільність дерев за районами.
Ця вправа є частиною курсу
Робота з геопросторовими даними в Python
Інструкції до вправи
- Побудуйте хороплет для стовпця
'n_trees_per_area', використовуючи схему класифікації за рівними інтервалами, на першому підсюжеті (axes[0]). Пам'ятайте, що об'єкт осей matplotlib можна передати через параметрax. - Зробіть те саме для схеми класифікації за квантилями на другому підсюжеті (
axes[1]). Як і в попередньому графіку, встановіть заголовок і приберіть рамку та підписи осей, щоб отримати чистішу фігуру.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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()