Bibliotecas de Python para GIS y Mapeo
Las bibliotecas de Python son la última extensión en GIS porque le permiten mejorar su funcionalidad principal.
Al usar las bibliotecas de Python, puede salirse del molde que es GIS y sumergirse en una ciencia de datos seria.
Hay más de 200 bibliotecas estándar en Python. Pero también hay miles de bibliotecas de terceros. Por lo tanto, es infinito lo lejos que puedes llevarlo.
Hoy en día, se trata de bibliotecas de Python en GIS. Específicamente, ¿cuáles son los paquetes de Python más populares que usan los profesionales de GIS en la actualidad? Empecemos.
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Primero, ¿por qué incluso usar bibliotecas de Python para GIS?
¿Alguna vez ha notado que a GIS le falta esa capacidad que necesita? Debido a que ningún software GIS puede hacerlo todo, las bibliotecas de Python pueden agregar esa funcionalidad adicional que necesita.
En pocas palabras, una biblioteca de Python es un código que otra persona ha escrito para facilitarnos la vida al resto de nosotros. Los desarrolladores han escrito bibliotecas abiertas para el aprendizaje automático, informes, gráficos y casi todo en Python.
Si desea esta funcionalidad adicional, puede aprovechar esas bibliotecas importándolas a su secuencia de comandos de Python. Desde aquí, puede llamar a funciones que no son parte nativa de su software GIS principal.
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Bibliotecas de Python para SIG
Si va a crear un equipo estelar para las bibliotecas GIS Python, este sería el lugar. Todos lo ayudan a ir más allá de la gestión, el análisis y la visualización típicos de datos espaciales. Esa es la verdadera definición de un Sistema de Información Geográfica.
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1. Arcpy
Si usa Esri ArcGIS, probablemente esté familiarizado con la biblioteca ArcPy. ArcPy está diseñado para operaciones de geoprocesamiento. Pero no es solo para análisis espacial, también es para conversión de datos, gestión y producción de mapas con Esri ArcGIS.
2. Geopandas
Geopandas es como si los pandas se encontraran con GIS. Pero en lugar de un análisis tabular directo, la biblioteca Geopandas agrega un componente geográfico. Para las operaciones de superposición, Geopandas usa Fiona y Shapely, que son bibliotecas de Python propias.
3. GDAL/OGR
La biblioteca GDAL/OGR se utiliza para traducir entre formatos y extensiones GIS. QGIS, ArcGIS, ERDAS, ENVI, GRASS GIS y casi todo el software GIS lo utilizan para la traducción de alguna manera. En este momento, GDAL/OGR admite 97 controladores vectoriales y 162 de trama.
4. RSGISLib
La biblioteca RSGISLib es un conjunto de herramientas de detección remota para el procesamiento y análisis de ráster. Por nombrar algunos, clasifica, filtra y realiza estadísticas sobre las imágenes. Mi favorito personal es el módulo de segmentación y clasificación basada en objetos (GEOBIA).
5. PyProj
El objetivo principal de la biblioteca PyProj es cómo funciona con los sistemas de referencia espacial. Puede proyectar y transformar coordenadas con una variedad de sistemas de referencia geográfica. PyProj también puede realizar cálculos geodésicos y distancias para cualquier datum dado.
Bibliotecas de Python para ciencia de datos
La ciencia de datos extrae información de los datos. Toma datos e intenta darles sentido, por ejemplo, trazándolos gráficamente o utilizando el aprendizaje automático. Esta lista de bibliotecas de Python puede hacer exactamente esto por usted.
6. NumPy
Python numérico (biblioteca NumPy) toma su tabla de atributos y la coloca en una matriz estructurada. Una vez que está en una matriz estructurada, es mucho más rápido para cualquier computación científica. Una de las mejores cosas de esto es cómo puede trabajar con otras bibliotecas de Python como SciPy para operaciones estadísticas pesadas.
7. Pandas
La biblioteca Pandas es inmensamente popular para la disputa de datos. No es sólo para los estadísticos. Pero también es increíblemente útil en GIS. El rendimiento computacional es clave para los pandas. El éxito de Pandas radica en su marco de datos. Los marcos de datos están optimizados para trabajar con big data. Están optimizados hasta tal punto que es algo que Microsoft Excel ni siquiera podría manejar.
8. matplotlib
Cuando trabaja con miles de puntos de datos, a veces lo mejor que puede hacer es trazarlo todo. Introduzca Matplotlib. Los estadísticos usan la biblioteca matplotlib para visualización. Matplotlib lo hace todo. Traza gráficos, tablas y mapas. Incluso con big data, es decente para procesar números.
9. Re (expresiones regulares)
Las expresiones regulares (Re) son la última herramienta de filtrado. Cuando hay una cadena específica que desea buscar en una tabla, esta es su biblioteca de acceso. Pero puede ir un poco más allá, como detectar, extraer y reemplazar con coincidencia de patrones.
10. ReportLab
ReportLab es una de las bibliotecas más satisfactorias de esta lista. Digo esto porque GIS a menudo carece de suficientes capacidades de generación de informes. Especialmente, si desea crear una plantilla de informe, esta es una opción fabulosa. No sé por qué la biblioteca ReportLab cae un poco fuera del radar porque no debería.
11. folleto de ipy
Si desea crear mapas interactivos, ipyleaflet es una fusión de Jupyter notebook y Leaflet. Puede controlar una variedad de personalizaciones como cargar mapas base, geojson y widgets. También ofrece una amplia gama de tipos de mapas para elegir, incluyendo coropletas, datos de velocidad y vistas de lado a lado.
12. Folio
Al igual que ipyleaflet, Folium le permite aprovechar el folleto para crear mapas web interactivos. Le brinda el poder de manipular sus datos en Python, luego puede visualizarlos con la biblioteca JavaScript de código abierto líder.
13. mapa geográfico
Geemap está destinado más a la ciencia y el análisis de datos utilizando Google Earth Engine (GEE). Aunque cualquiera puede usar esta biblioteca de Python, los científicos e investigadores la usan específicamente para explorar el catálogo de múltiples petabytes de imágenes satelitales en GEE para sus aplicaciones y usos específicos con datos de detección remota.
14. LiDAR
Simplemente llamado LiDAR Python Package, el propósito es procesar y visualizar datos de detección y rango de luz (LiDAR). Por ejemplo, incluye herramientas para suavizar, filtrar y extraer propiedades topológicas de datos de modelos digitales de elevación (DEM). Aunque no veo la integración con archivos LAS sin procesar, cumple su propósito para el análisis hidrológico y del terreno.
15. Scikit
Últimamente, el aprendizaje automático ha estado de moda. Y con buena razón. Scikit es una biblioteca de Python que permite el aprendizaje automático. Está integrado en NumPy, SciPy y Matplotlib. Entonces, si desea realizar minería de datos, clasificación o predicción de ML, la biblioteca Scikit es una opción decente.
El equipo estelar de las bibliotecas de Python
Estas son las bibliotecas de Python que consideramos destacadas para GIS y ciencia de datos.
Ahora, es hora de encenderlo para ti.
Si pudiera crear un equipo estelar de bibliotecas de Python, ¿a quién pondría en su equipo?
Háganos saber con un comentario a continuación.
SUGERENCIA PROFESIONAL: Si necesita una lista rápida y sucia de funciones para las bibliotecas de Python, consulte las Hojas de trucos de DataCamps.
¿Qué es la biblioteca para el mapa en Python?
matplotlib
Los estadísticos usan la biblioteca matplotlib para visualización. Matplotlib lo hace todo. Traza gráficos, cuadros y mapas.
¿Qué es el mapa () en Python?
El map() de Python es una función integrada que le permite procesar y transformar todos los elementos en un iterable sin usar un bucle for explícito, una técnica comúnmente conocida como mapeo. map() es útil cuando necesita aplicar una función de transformación a cada elemento en un iterable y transformarlos en un nuevo iterable.
¿Puedes hacer GIS en Python?
Python es el lenguaje de secuencias de comandos de elección para ArcGIS Pro. Tiene su propio módulo, ArcPy (donde encontrarás la traducción de Python de todas tus funcionalidades GIS favoritas). También puede ejecutar el código directamente en su proyecto utilizando la ventana Python integrada de Pro y ver inmediatamente los resultados en un mapa.
¿Cómo hago un mapa en Python?
Función de mapa de Python ()
La función map () devuelve un objeto de mapa (que es un iterador) de los resultados después de aplicar la función dada a cada elemento de un iterable dado (lista, tupla, etc.) Parámetros: diversión: es una función a la que el mapa pasa cada elemento de dado iterable. iter: es un iterable que se va a mapear.