<jupyter_start><jupyter_text>Representación de datos geográficos con `cartopy` En ocasiones necesitaremos representar datos sobre un mapa. En este tipo de casos `basemap` es una buena alternativa dentro del ecosistema Python, pero pronto [será sustituida](https://matplotlib.org/basemap/users/intro.htmlcartopy-new-management-and-eol-announcement) por [`cartopy`](http://scitools.org.uk/cartopy/docs/latest/index.html). Aunque seguirá teniendo mantenimiento hasta 2020 y `cartopy` todavía no ha incorporado todas las características de `basemap`, miraremos al futuro y haremos nuestros primeros ejemplos con la nueva biblioteca. Si aun así te interesa `basemap` puedes ver [esta entrada](http://jakevdp.github.io/blog/2015/08/14/out-of-core-dataframes-in-python/Diving-Into-the-Data:-Geography-of-Coffee) en el blog de <NAME> o [este notebook](https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook/blob/master/notebooks/04.13-Geographic-Data-With-Basemap.ipynb) de su libro sobre data science. En primer lugar, como siempre importamos la librería y el resto de cosas que necesitaremos:  Utilizando diferentes proyecciones  Mercator Veremos en un primer ejemplo cómo crear un mapa con una proyección y añadiremos la información que nos interese:<jupyter_code># Inicializamos una figura con el tamaño que necesitemos
# si no la queremos por defecto
# Creamos unos ejes con la proyección que queramos
# por ejemplo, Mercator
# Y lo que queremos representar en el mapa
# Tierra
# Océanos
# Líneas de costa (podemos modificar el color)
# Fronteras
# Ríos y lagos
# Por último, podemos pintar el grid, si nos interesa<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>InterruptedGoodeHomolosine Veremos ahora otro ejemplo usando una proyección distinta y colorearemos el mapa de forma diferente:<jupyter_code># Inicializamos una figura con el tamaño que necesitemos
# si no la queremos por defecto
# Elegimos la proyección InterruptedGoodeHomolosine
# Y lo que queremos representar en el mapa<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Puede interesarnos poner etiquetas a los ejes. Podemos utilizar entonces las herramientas dentro de : `cartopy.mpl.gridliner`  PlateCarree<jupyter_code># Importamos los formatos de ejes para latitud y longitud
# Elegimos la proyección PlateCarree
# Y lo que queremos representar en el mapa
# Tierra
# Océanos
# Líneas de costa (podemos modificar el color)
# Fronteras
# Ríos y lagos
# Dentro de los ejes seleccionamos las lineas del grid y
# activamos la opción de mostrar etiquetas
# Sobre las líneas del grid, ajustamos el formato en x e y<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Fijando la extensión de nuestra representación Para las ocasiones en las que no queremos mostrar un mapa entero, sino que sólo necesitamos representar una determinada localización, vale todo lo anterior, simplemente tendremos espedificar el área a mostrar con el método `set_extent`y tomar alguna precaución...<jupyter_code># Elegimos la proyección
# Fijar el punto y la extensión del mapa que queremos ver
# Y lo que queremos representar en el mapa<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Como se ve en la figura enterior, la representación que obtenemos es demasiado burda. Esto se debe a que los datos por defecto se encuentran descargados a una escala poco detallada.Cartopy permite acceder a datos propios almacenados en nuestro ordenador o descargarlos de algunas bases de datos reconocidas. En este caso accederemos a NaturalEarthFeature, que es la que hemos utilizado por defecto hasta ahora sin saberlo.Ver http://www.naturalearthdata.com/<jupyter_code># Importando Natural Earth Feature
# Elegimos la proyección
# Fijar el punto y la extensión del mapa que queremos ver
# Y lo que queremos representar en el mapa
# Hasta ahora utilizábamos:
# ax.add_feature(cfeature.COASTLINE,
#                edgecolor=(0.3, 0.3, 0.3),
#                facecolor=cfeature.COLORS['land']
#               )
# Pero ahora descargaremos primero la característica que
# queremos representar:
# Y después la añadiremso al mapa con las propiedades que creamos convenientes.<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Desde Naturale Earth Feature, no sólo podemos descargar caraterísticas físicas, sino que también podemos acceder a datasets demográficos  Representando datos sobre el mapa  Habitualmente, no queremos sólo pintar un mapa sino que queremos representar datos sobre él. Estos datos pueden venir del dataset anterior de cualquier otra fuente.En este ejemplo representaremos los datos de impactos de meteoritos que han caído en la tierra que están recogidos en el dataset: [www.kaggle.como/nasa/meteorite-landings](www.kaggle.como/nasa/meteorite-landings). En el link se pude encontrar toda la información.<jupyter_code># Leeremos el csv que ya tenemos descargado utilizando pandas
# Cremos un mapa sobre el que representar los datos:
# Elegimos la proyección PlateCarree
# Y representamos las líneas de costa
# Ahora podemos añadir sobre ese mapa los datos con un scatter<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Casi cualquier representación de las que hemos cisto anteriormente con `matploltib` es posible.  ---  Ejemplo de PythonDataScienceHandbook (<NAME>)  https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook/blob/master/notebooks/04.13-Geographic-Data-With-Basemap.ipynb  Example: Surface Temperature DataAs an example of visualizing some more continuous geographic data, let's consider the "polar vortex" that hit the eastern half of the United States in January of 2014.A great source for any sort of climatic data is [NASA's Goddard Institute for Space Studies](http://data.giss.nasa.gov/).Here we'll use the GIS 250 temperature data, which we can download using shell commands (these commands may have to be modified on Windows machines).The data used here was downloaded on 6/12/2016, and the file size is approximately 9MB: The data comes in NetCDF format, which can be read in Python by the ``netCDF4`` library.You can install this library as shown here```$ conda install netcdf4```We read the data as follows:<jupyter_code># preserve
from netCDF4 import Dataset
from netCDF4 import date2index
from datetime import datetime
# preserve
data = Dataset('../data/gistemp250.nc')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>The file contains many global temperature readings on a variety of dates; we need to select the index of the date we're interested in—in this case, January 15, 2014:<jupyter_code># preserve
timeindex = date2index(datetime(2014, 1, 15),
                       data.variables['time'])<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Now we can load the latitude and longitude data, as well as the temperature anomaly for this index:<jupyter_code># preserve
lat = data.variables['lat'][:]
lon = data.variables['lon'][:]
lon, lat = np.meshgrid(lon, lat)
temp_anomaly = data.variables['tempanomaly'][timeindex]<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Finally, we'll use the ``pcolormesh()`` method to draw a color mesh of the data.We'll look at North America, and use a shaded relief map in the background.Note that for this data we specifically chose a divergent colormap, which has a neutral color at zero and two contrasting colors at negative and positive values.We'll also lightly draw the coastlines over the colors for reference:<jupyter_code># preserve

fig = plt.figure(figsize=(8,4))

# Elegimos la proyección
ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree())

# Y lo que queremos representar en el mapa
coastline = NaturalEarthFeature(category='physical', name='coastline', scale='50m')

# ax.add_feature(land, color=cfeature.COLORS['land'])
ax.add_feature(coastline, facecolor=cfeature.COLORS['land'], edgecolor='k', alpha=0.5)

ax.pcolormesh(lon, lat, temp_anomaly, cmap='RdBu_r')<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.06847195357833656, 'fraction_numerical': 0.008897485493230174, 'mean_word_length': 5.517647058823529, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 43, '<?xml version=': 0, '>': 43, 'https://': 3, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 3, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 2, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '10', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '636955', 'license': 'BSD-3-Clause', 'n_tokens_mistral': 2521, 'n_tokens_neox': 2442, 'n_words': 903, 'path': 'notebooks_vacios/022-matplotlib-GeoData-cartopy.ipynb', 'repo_name': 'CAChemE/curso-python-datos', 'size': '7773'}