Las gráficas pueden proporcionar mucha información de un sólo vistazo, pero no siempre son el mejor método de representación. A veces es necesario dar un paso más; y ese es precisamente el caso que vamos a tratar en éste artículo.
Representar valores sobre un mapa geográfico nos permite ubicar la información sobre el terreno. Lo datos a representar pueden ser desde contornos de temperatura hasta vectores de velocidad del viento pasando por la identificación de puntos geográficos. Para facilitarnos todo ese trabajo —en Python— disponemos de una serie de librerías. PyNGL, CDAT o Basemap son librerías que nacieron para satisfacer las necesidades de ciertos colectivos de científicos, como meteorólogos u oceanógrafos.
En éste notebook vamos a utilizar:
Lo primero es tener claro qué es lo que vamos a representar. Eso nos permitirá definir el tipo de representación a utilizar, así como las características del mapa —su proyección y límites geográficos.
La Formula 1 —categoría reina del automovilísmo— comenzó sus andanzas en el año 1950, con una primera prueba en Silverstone. Desde entonces, y aunque su foco de actividad se encuentra principalmente en Europa, ha ido expandiéndose para celebrar Grandes Premios por todo el mundo.
En Wikipedia podemos encontrar una simple tabla con una lista de todos los circuitos que alguna vez han albergado un Gran Premio. La copiamos y generamos un fichero CSV o XLS en Excel o en un editor de texto como Notepad++.
In [1]:
import pandas as pd
In [2]:
data = pd.DataFrame.from_csv('F1-circuits.csv', header=0, sep=';', index_col=None, parse_dates=False, encoding='latin-1')
In [3]:
data.head(5)
Out[3]:
Ya tenemos la tabla cargada con datos como el nombre del circuito, tipo y localización, así como el número de Grandes Premios albergados. Pero entre toda esa información no hay nada que le diga a Python dónde colocar el circuito en un mapa —aunque nosotros si sepamos ubicar Casablanca o Melbourne—. Aquí es donde entra en juego el API de codificación geográfica de Google.
La codificación geográfica es el proceso de transformar direcciones (como "1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, CA") en coordenadas geográficas (como 37.423021 de latitud y -122.083739 de longitud), que se pueden utilizar para colocar marcadores o situar el mapa. El API de codificación geográfica de Google proporciona una forma directa de acceder a un geocoder mediante solicitudes HTTP.
El uso del API de codificación geográfica de Google está sujeto a un límite de 2.500 solicitudes de codificación geográfica al día, más que suficientes para ubicar los cerca de 70 circuitos que han albergado alguna vez en su historia un Gran Premio de Fórmula 1.
Como bien indica la documentación, al geocoder se accede mediante solicitudes HTTP, y para ello nada mejor que Requests. Todas las consultas se realizan a una dirección HTTP http://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json a la que se añaden una serie de parámetros obligatorios:
address: es la dirección que quieres codificar de forma geográfica.sensor: indica si la solicitud de codificación geográfica procede de un dispositivo con un sensor de ubicación. Este valor debe ser true o false.Hay, además, una serie de parámetros opcionales, pero no nos harán falta.
La consulta —requests.get(url, params)— devuelve una respuesta en formato json donde se incluyen las coordenadas geográficas que buscamos. El formato json, Python lo interpreta como un conjunto de diccionarios y arrays, para lo que indicaremos los key y los índices hasta llegar al punto donde se encuentra la información que buscamos. En éste caso: ['results'][0]['geometry']['location'].
In [4]:
import requests
In [5]:
_GEOCODE_QUERY_URL = 'http://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json'
def geocode(address, sensor='false'):
"""
Given a string 'address', return a dictionary of information about
that location, including its latitude and longitude.
"""
params = dict(address=address, sensor=sensor)
response = requests.get(url=_GEOCODE_QUERY_URL, params=params)
return response.json()
def address_to_latlng(address):
"""
Given a string 'address', return a '(latitude, longitude)' pair.
"""
location = geocode(address)['results'][0]['geometry']['location']
return tuple(location.values())
Basemap es un toolkit de matplotlib que nos facilita la tarea de representar información 2D sobre mapas. Ésta información pueden ser contornos, vectores o puntos entre otros como se puede ver en los ejemplos.
In [6]:
from mpl_toolkits.basemap import Basemap, shiftgrid
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
Lo primero, vamos a definir es el tipo de proyección a emplear. Hay un montón de ellas descritas en la Wikipedia, y en Basemap disponemos de 24 entre las que escoger. Para gustos, proyecciones.
En este caso hemos optado por Eckert IV, una proyección pseudocilíndrica, para representar el mapamundi y la Albers Equal Area projection para Europa. Dibujaremos las líneas de costa, las fronteras entre países, los paralelos y meridianos y le daremos un toque de color a los continentes. Basemap, además de disponer de una base de datos con información para representar líneas costeras y fronteras políticas, permite utilizar una imagen como fondo para el mapa. Entre las opciones que ofrece Basemap podemos encontrar el Blue Marble de la NASA —m.bluemarble()—. Aquí hemos optado por una imagen shaded relief de tonos claros con m.shadedrelief().
In [7]:
def basic_world_map(ax=None, region='world'):
if region=='world':
m = Basemap(resolution='i',projection='eck4',
lat_0=0,lon_0=0)
# draw parallels and meridians.
m.drawparallels(np.arange(-90.,91.,30.))
m.drawmeridians(np.arange(-180.,181.,30.))
elif region=='europe':
m = Basemap(width=4000000,height=4000000,
resolution='l',projection='aea',\
lat_1=40.,lat_2=60,lon_0=10,lat_0=50)
# draw parallels and meridians.
m.drawparallels(np.arange(-90.,91.,10.))
m.drawmeridians(np.arange(-180.,181.,10.))
m.shadedrelief(scale=0.5)
m.drawcoastlines()
m.drawcountries()
m.fillcontinents(color='coral', alpha=0.3)
return m
Creamos un subplot y le asignamos un título a la figura. En esa figura vamos a representar las localizaciones de los circuitos con puntos con un área que vendrá determinada por el número de carreras disputadas —tanto mayor será el círculo cuantas más carreras se hayan disputado.
Para que los circulos no sean demasiado grandes —en Monza se han celebrado 64 Grandes Premios— limitaremos el radio del círculo a entre 3 y 20 puntos mediante una sencilla fórmula:
$$ \text{límite inferior} + \frac{\text{valor} - \text{min}}{\text{max} - \text{min}} \cdot \text{límite superior} $$Le damos a los cículos algo de transparencia con alpha=0.7, añadimos una nota de texto y guardamos la figura.
In [8]:
maximum = data['Grands Prix held'].max()
minimum = data['Grands Prix held'].min()
In [9]:
f, ax = plt.subplots(figsize=(20, 8))
ax.set_title('Formula 1 Grand Prix Circuits since 1950\n(Radius by number of races held)')
m = basic_world_map(ax)
for cir, loc, num in zip(data['Circuit'].values, data['Location'].values, data['Grands Prix held'].values):
lat, lng = address_to_latlng(cir + ', ' + loc)
x, y = m(lat, lng)
m.scatter(x, y, s=np.pi * (3 + (num-minimum)/(maximum-minimum)*17)**2, marker='o', c='red', alpha=0.7)
ax.annotate(u'\N{COPYRIGHT SIGN} 2014, Pablo Fernandez', (0, 0))
f.savefig('f1-circuits.png', dpi=72, transparent=False, bbox_inches='tight')
Podemos ver una gran concentración de Grandes Premios en Europa, continente que vio nacer a la Fórmula 1 y sede de la mayoría de equipos que compiten en ella. Si centramos la imagen sobre europa, a la cual hemos añadido un fondo, podremos ver con mayor claridad la distribución de las sedes por el viejo continente.
In [10]:
f, ax = plt.subplots(figsize=(20, 8))
ax.set_title('Formula 1 Grand Prix Circuits in Europe since 1950\n(Radius by number of races held)')
m = basic_world_map(ax, 'europe')
for cir, loc, num in zip(data['Circuit'].values, data['Location'].values, data['Grands Prix held'].values):
lat, lng = address_to_latlng(cir + ', ' + loc)
x, y = m(lat, lng)
m.scatter(x, y, s=np.pi * (3 + (num-minimum)/(maximum-minimum)*17)**2, marker='o', c='red', alpha=0.7)
ax.annotate(u'\N{COPYRIGHT SIGN} 2014, Pablo Fernandez', (100000, 100000))
f.savefig('f1-circuits-europe.png', dpi=72, transparent=False, bbox_inches='tight')