比較分類演算法
在這個最後的練習中，你要建立一個多地圖的圖像，讓你可以比較我們先前看到的兩種地圖變數分類方式。
你會依循標準的 matplotlib 寫法，建立一個包含兩個子圖的圖像（座標軸為 axes[0] 與 axes[1]），並在這兩個子圖中分別顯示等距分級與分位數分級的等值區域圖。建立完成後，請以視覺比較兩者，觀察分類演算法對最終結果的影響差異。
此練習已載入一個名為 district_trees 的 GeoDataFrame 物件，包含變數 n_trees_per_area，用來衡量各行政區的樹木密度。
本練習屬於課程
在 Python 中處理地理空間資料
練習說明
- 在第一個子圖（
axes[0]）上，針對'n_trees_per_area'欄位使用等距分級法製作等值區域圖。記得可將 matplotlib 的座標軸物件透過參數ax傳入。 - 在第二個子圖（
axes[1]）上以相同方式繪製分位數分級的等值區域圖。與前一張圖一樣，設定標題，並移除外框與座標軸標籤，讓圖形更乾淨。
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。
# 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()