Вивчайте Challenge: Analyzing the Geospatial Data | Вступ до геопросторових даних

Секція 1. Розділ 5

single

Свайпніть щоб показати меню

У цьому завданні необхідно застосувати знання з геопросторового аналізу даних на Python, працюючи з реальними наборами даних та візуалізуючи результати. Використання бібліотек geopandas та matplotlib дозволяє завантажувати, фільтрувати та відображати просторові дані для обраного континенту. Такий підхід допоможе закріпити навички доступу до географічних наборів даних, їх обробки за атрибутивною інформацією та створення зрозумілих, інформативних карт.

Почніть з розгляду того, як набір даних світової карти може використовуватися як базовий шар для аналізу. Геопросторові набори даних часто містять глобальні межі, які можна фільтрувати для фокусування на окремих регіонах або континентах. Набір даних Natural Earth є поширеним джерелом такої інформації та містить зручний атрибут континенту для кожної країни.

Для ілюстрації цього робочого процесу показано, як завантажити набір даних країн світу, відфільтрувати його для певного континенту та створити візуалізацію, що підкреслює обрану область. Наступний приклад коду демонструє, як виділити та відобразити країни Африки, використовуючи методи, подібні до описаних для Південної Америки.


              1234567891011121314151617181920
            
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt

# Load the world countries dataset from Natural Earth (GeoJSON format)
world_url = "https://raw.githubusercontent.com/nvkelso/natural-earth-vector/master/geojson/ne_110m_admin_0_countries.geojson"
world = gpd.read_file(world_url)

# Filter for African countries using the 'CONTINENT' column
africa = world[world['CONTINENT'] == 'Africa']

# Plot all world countries in light gray
ax = world.plot(color='lightgray', edgecolor='white', figsize=(10, 6))

# Overlay African countries in green
africa.plot(ax=ax, color='mediumseagreen', edgecolor='black', label='Africa')

# Add a title and legend
plt.title("Countries of Africa")
plt.legend()
plt.show()

Цей підхід можна адаптувати для будь-якого континенту, змінивши значення фільтра у наборі даних. Фільтрація за стовпцем CONTINENT дозволяє зосередитися на певному регіоні, а накладання відфільтрованих даних на базову карту виділяє область інтересу. Додатково карту можна налаштовувати, змінюючи кольори, підписи та інші параметри відображення.

Примітка

Ви можете переглянути повний список назв континентів, доступних у наборі даних, перевіривши унікальні значення у стовпці CONTINENT. Використайте print(world['CONTINENT'].unique()), щоб побачити всі варіанти, такі як "Asia", "Europe", "Oceania" та інші.

Завдання

Проведіть, щоб почати кодувати

Завантаження набору даних про країни світу з наданого URL.
Фільтрація набору даних для вибору лише тих країн, які належать до континенту, окрім Південної Америки або Африки.
Побудова базової карти світу у світло-сірому кольорі.
Накладання країн обраного континенту на карту у виразному кольорі (не синьому та не зеленому).
Додавання заголовка та легенди до карти.

Код має створити карту, яка чітко виділяє обраний континент.

Рішення

Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 5

single

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат