轉換為通用 CRS 並儲存到檔案
如同先前的練習所見，這兩個資料集使用不同的座標參考系統（CRS）。這一點也在本題第一個圖中顯示出來（其程式碼已在腳本中提供）：兩個資料集描述的是同一個區域，理論上座標應該重疊；但實際上並沒有。
為了在本章後續進行分析，我們會把兩個資料集都轉換成相同的 CRS，並各自儲存到新檔案。為了能進行基於距離的計算，我們會將它們轉換為投影式 CRS：在地的 UTM 35 帶，其 EPSG 為 32735（https://epsg.io/32735）。
採礦據點（mining_sites）與國家公園（national_parks）兩個資料集已經載入，且已匯入 GeoPandas 和 matplotlib。
本練習屬於課程
在 Python 中處理地理空間資料
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Plot the natural parks and mining site data
ax = national_parks.plot()
mining_sites.plot(ax=ax, color='red')
plt.show()
# Convert both datasets to UTM projection
mining_sites_utm = ____
national_parks_utm = ____
# Plot the converted data again
ax = national_parks_utm.plot()
mining_sites_utm.plot(ax=ax, color='red')
plt.show()