Python ile Coğrafi Verilerle Çalışma
Dani Arribas-Bel
Geographic Data Science Lab (University of Liverpool)
countries.plot(column='gdp_per_cap', legend=True)

Bir sütun belirtme:
locations.plot(column='variable')
Sınıflandırma şemalı koroplet:
locations.plot(column='variable', scheme='quantiles', k=7, cmap='viridis')
Temel seçimler:
k)scheme)cmap)locations.plot(column='variable', scheme='Quantiles', k=7, cmap='viridis')
Koropletler zorunlu olarak bilgi kaybı içerir (bu normaldir)
Şu ikisi arasında gerilim:
k)k)Kural: 3–12 sınıf veya "kutucuk"
locations.plot(column='variable', scheme='quantiles', k=7, cmap='viridis')
variableiçindeki her değerikgruptan birine nasıl atarız?
Sürekli değişkenler için iki (yaygın) yaklaşım:
'equal_interval')'quantiles')locations.plot(column='variable', scheme='equal_interval', k=7, cmap='Purples')

locations.plot(column='variable', scheme='quantiles', k=7, cmap='Purples')

Kategoriler, sırasız
locations.plot(column='variable',
categorical=True, cmap='Purples')
Dereceli, ardışık
locations.plot(column='variable',
k=5, cmap='RdPu')
Dereceli, ayrışan
locations.plot(column='variable',
k=5, cmap='RdYlGn')



ÖNEMLİ: Amacınızla hizalayın
Python ile Coğrafi Verilerle Çalışma