1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Làm việc với Dữ liệu Không gian địa lý trong Python
Connected

Bài tập

Choropleth khoảng đều

Ở bài trước, bạn đã tạo bản đồ mật độ cây. Giờ khi đã hiểu hơn về choropleth, chúng ta sẽ khám phá trực quan hóa này chi tiết hơn.

Đầu tiên, hãy trực quan hóa sự khác biệt giữa việc chỉ dùng số cây và số cây đã chuẩn hóa theo diện tích quận/huyện (mật độ cây). Tiếp theo, chúng ta sẽ tạo phiên bản “khoảng đều” của bản đồ này thay vì dùng thang màu liên tục. Thuật toán phân loại này sẽ chia miền giá trị thành các khoảng bằng nhau và gán một màu cho mỗi khoảng.

GeoDataFrame district_trees, kết quả cuối của bài trước, đã được nạp sẵn. Nó bao gồm biến n_trees_per_area, đo mật độ cây theo quận/huyện (lưu ý biến đã được nhân với 10.000).

Hướng dẫn

100 XP
  • Vẽ biểu đồ dùng biến 'n_trees' để tô màu các đa giác. Nhớ hiển thị cả chú giải bằng từ khóa legend.
  • Lặp lại tương tự với biến 'n_trees_per_area'. Bạn có thấy sự khác biệt không?
  • Tạo một choropleth với biến 'n_trees_per_area' theo sơ đồ phân loại khoảng đều. Vẫn đảm bảo thêm chú giải.