instalar - maps on python

Rellena los países en el mapa base de python

Question

Hola, estoy tratando de trazar un mapa usando un mapa base de pitones con algunos países rellenados de un color determinado.

¿Hay una solución rápida y fácil por ahí?

Answer 1

Actualizando la respuesta de @pelson para Python 3:

import cartopy.crs as ccrs
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.io.shapereader as shpreader
import itertools
import numpy as np

shapename = ''admin_0_countries''
countries_shp = shpreader.natural_earth(resolution=''110m'',
                                        category=''cultural'', name=shapename)

print(countries_shp)

# some nice "earthy" colors
earth_colors = np.array([(199, 233, 192),
                         (161, 217, 155),
                         (116, 196, 118),
                         (65, 171, 93),
                         (35, 139, 69),
                        ]) / 255
earth_colors = itertools.cycle(earth_colors)

ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree())

for country in shpreader.Reader(countries_shp).records():
    print(country.attributes[''NAME_LONG''], next(earth_colors))
    ax.add_geometries(country.geometry, ccrs.PlateCarree(),
                      facecolor=next(earth_colors),
                      label=country.attributes[''NAME_LONG''])

plt.show()

Answer 2

Como ya lo dijo @unutbu, la publicación de Thomas geophysique.be/2011/01/27/… es exactamente lo que está buscando.

Si desea hacer esto con Cartopy, el código correspondiente (en v0.7) se puede adaptar de http://scitools.org.uk/cartopy/docs/latest/tutorials/using_the_shapereader.html ligeramente:

import cartopy.crs as ccrs
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.io.shapereader as shpreader
import itertools
import numpy as np

shapename = ''admin_0_countries''
countries_shp = shpreader.natural_earth(resolution=''110m'',
                                        category=''cultural'', name=shapename)

# some nice "earthy" colors
earth_colors = np.array([(199, 233, 192),
                                (161, 217, 155),
                                (116, 196, 118),
                                (65, 171, 93),
                                (35, 139, 69),
                                ]) / 255.
earth_colors = itertools.cycle(earth_colors)



ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree())
for country in shpreader.Reader(countries_shp).records():
    print country.attributes[''name_long''], earth_colors.next()
    ax.add_geometries(country.geometry, ccrs.PlateCarree(),
                      facecolor=earth_colors.next(),
                      label=country.attributes[''name_long''])

plt.show()

Answer 3

Inspirado por la respuesta de pelson, publico la solución que tengo. Te lo dejaré a ti, el que funcione mejor, por lo que no aceptaré ninguna respuesta en este momento.

#! /usr/bin/env python

import sys
import os
from pylab import *
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import matplotlib as mp

from shapelib import ShapeFile
import dbflib
from matplotlib.collections import LineCollection
from matplotlib import cm

def get_shapeData(shp,dbf):
  for npoly in range(shp.info()[0]):
    shpsegs = []
    shpinfo = []

    shp_object = shp.read_object(npoly)
    verts = shp_object.vertices()
    rings = len(verts)
    for ring in range(rings):
        if ring == 0:
            shapedict = dbf.read_record(npoly)
        name = shapedict["name_long"]
        continent = shapedict["continent"]
        lons, lats = zip(*verts[ring])
        if max(lons) > 721. or min(lons) < -721. or max(lats) > 91. or min(lats) < -91:
            raise ValueError,msg
        x, y = m(lons, lats)
        shpsegs.append(zip(x,y))
        shapedict[''RINGNUM''] = ring+1
        shapedict[''SHAPENUM''] = npoly+1
        shpinfo.append(shapedict)

    lines = LineCollection(shpsegs,antialiaseds=(1,))
    lines.set_facecolors(cm.jet(np.random.rand(1)))
    lines.set_edgecolors(''k'')
    lines.set_linewidth(0.3)
    ax.add_collection(lines)


if __name__==''__main__'':

  f=figure(figsize=(10,10))
  ax = plt.subplot(111)
  m = Basemap(projection=''merc'',llcrnrlat=30,urcrnrlat=72,/
            llcrnrlon=-40,urcrnrlon=50,resolution=''c'')
  m.drawcountries(linewidth=0.1,color=''w'')

  sfile = ''ne_10m_admin_0_countries''

  shp = ShapeFile(sfile)
  dbf = dbflib.open(sfile)
  get_shapeData(shp,dbf)

  show()
  sys.exit(0)

Este es el resultado

Aquí está mi ejemplo de cómo rellenar Albania en el color correcto (no muy elegante, lo sé;)).

  #HACK for Albania
  shpsegs = []
  shpinfo = []

  shp_object = shp.read_object(9)
  verts = shp_object.vertices()
  rings = len(verts)
  for ring in range(rings):
      if ring == 0:
          shapedict = dbf.read_record(9)
      name = shapedict["name_long"]
      continent = shapedict["continent"]
      lons, lats = zip(*verts[ring])
      if max(lons) > 721. or min(lons) < -721. or max(lats) > 91. or min(lats) < -91:
          raise ValueError,msg
      x, y = m(lons, lats)
      shpsegs.append(zip(x,y))
      shapedict[''RINGNUM''] = ring+1
      shapedict[''SHAPENUM''] = npoly+1
      shpinfo.append(shapedict)
  lines = LineCollection(shpsegs,antialiaseds=(1,))
  if name == ''Albania'':
    lines.set_facecolors(''w'')
  lines.set_edgecolors(''k'')
  lines.set_linewidth(0.3)
  ax.add_collection(lines)

Es importante que hagas esto después de haber hecho todas las otras formas. Quizás puedas deshacerte de alguna parte de este código, pero como dije, fue suficiente para mí.

Para mi aplicación coloreé los colores por nombre o continente, por lo tanto estas líneas:

    name = shapedict["name_long"]
    continent = shapedict["continent"]

Los datos utilizados que obtuve de este sitio web: http://www.naturalearthdata.com/