<SYSTEM_TASK:>
Given the following text description, write Python code to implement the functionality described below step by step
<END_TASK>
<USER_TASK:>
Description:
 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 por cartopy. 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 en el blog de Jake Vanderplas o este notebook de su libro sobre data science.
En primer lugar, como siempre importamos la librería y el resto de cosas que necesitaremos
Step1:  InterruptedGoodeHomolosine
Veremos ahora otro ejemplo usando una proyección distinta y colorearemos el mapa de forma diferente
Step2:  Puede interesarnos poner etiquetas a los ejes. Podemos utilizar entonces las herramientas dentro de 
Step3:  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...
Step4:  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
Step5:  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
Step6:  Casi cualquier representación de las que hemos cisto anteriormente con matploltib es posible. 
Ejemplo de PythonDataScienceHandbook (Jake Vanderplas)
https
Step7:  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
Step8:  Now we can load the latitude and longitude data, as well as the temperature anomaly for this index
Step9:  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
<ASSISTANT_TASK:>
Python 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
Explanation: 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 por cartopy. 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 en el blog de Jake Vanderplas o este notebook 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:
End of explanation
# 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
Explanation: InterruptedGoodeHomolosine
Veremos ahora otro ejemplo usando una proyección distinta y colorearemos el mapa de forma diferente:
End of explanation
# 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
Explanation: Puede interesarnos poner etiquetas a los ejes. Podemos utilizar entonces las herramientas dentro de : cartopy.mpl.gridliner
PlateCarree
End of explanation
# Elegimos la proyección
# Fijar el punto y la extensión del mapa que queremos ver
# Y lo que queremos representar en el mapa
Explanation: 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...
End of explanation
# 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.
Explanation: 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/
End of explanation
# 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
Explanation: 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. En el link se pude encontrar toda la información.
End of explanation
# preserve
from netCDF4 import Dataset
from netCDF4 import date2index
from datetime import datetime
# preserve
data = Dataset('../data/gistemp250.nc')
Explanation: Casi cualquier representación de las que hemos cisto anteriormente con matploltib es posible. 
Ejemplo de PythonDataScienceHandbook (Jake Vanderplas)
https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook/blob/master/notebooks/04.13-Geographic-Data-With-Basemap.ipynb
Example: Surface Temperature Data
As 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.
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:
End of explanation
# preserve
timeindex = date2index(datetime(2014, 1, 15),
                       data.variables['time'])
Explanation: 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:
End of explanation
# preserve
lat = data.variables['lat'][:]
lon = data.variables['lon'][:]
lon, lat = np.meshgrid(lon, lat)
temp_anomaly = data.variables['tempanomaly'][timeindex]
Explanation: Now we can load the latitude and longitude data, as well as the temperature anomaly for this index:
End of explanation
# 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')
Explanation: 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:
End of explanation
<END_TASK>