{"id":178,"date":"2017-02-22T18:32:59","date_gmt":"2017-02-22T17:32:59","guid":{"rendered":"http:\/\/blog.espol.edu.ec\/xallam\/?p=178"},"modified":"2017-02-22T19:26:31","modified_gmt":"2017-02-22T18:26:31","slug":"mapa-de-eventos-con-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/xallam\/2017\/02\/22\/mapa-de-eventos-con-python\/","title":{"rendered":"Mapa de eventos con Python"},"content":{"rendered":"

Una forma de mostrar ciertos datos geolocalizados en un mapa, de Google, consiste en utilizar el m\u00f3dulo\u00a0gmplot<\/strong>.<\/p>\n

A continuaci\u00f3n las instrucciones para obtener un mapa parecido a este:<\/p>\n

\"mapa\"<\/a><\/p>\n

 
\n\"mapa2\"<\/a><\/p>\n

Primero, instale el m\u00f3dulo\u00a0gmplot<\/strong>:<\/p>\n

    \n
  1. Mediante la l\u00ednea de comandos:\n
    pip install gmplot<\/pre>\n<\/li>\n
  2. O, mediante PyCharm.<\/li>\n<\/ol>\n
    Vaya a File > Default Settings ...<\/strong> \u00a0
    \n\"paso1\"<\/a><\/p>\n
    En la ventana que aparece, seleccione la opci\u00f3n de\u00a0Project Interpreter<\/strong>. Luego, de clic en el s\u00edmbolo\u00a0+<\/strong> para agregar un m\u00f3dulo.<\/p>\n
    \"paso2\"<\/a><\/p>\n
    Finalmente, en esta ventana, agregue el nombre del m\u00f3dulo:\u00a0gmplot.\u00a0<\/strong>Y, de clic en\u00a0Install Packages<\/strong><\/p>\n
    \"paso3\"<\/a><\/p>\n
    Luego, obtenga la posici\u00f3n (latitud y longitud) del cualquier lugar que desee, en el sitio:\u00a0http:\/\/www.coordenadas-gps.com\/<\/a><\/p>\n
    Finalmente, las instrucciones en Python para graficar.<\/p>\n
    import gmplot\r\n\r\n#Ubicar el centro del mapa en Ecuador\r\n#Para esto, se necesita la latitud y la longitud de Ecuador:\r\n#latitud: -1.831239\r\n#longitud: -78.18340599999999\r\n\r\n\r\n#Esta funcion necesita los siguientes argumentos: latitud, longitud, zoom\r\ngmap = gmplot.GoogleMapPlotter(-1.831239, -78.18340599999999, 7)\r\n\r\n\r\n#diccionario de ejemplos con las latitudes y longitudes\r\nciudades = {\r\n\r\n    \"Guayaquil\" : {\"region\":\"costa\",\"habitantes\":2350915,\"coordenada\":(-2.1709979, -79.92235920000002)},\r\n    \"Quito\": {\"region\":\"sierra\",\"habitantes\":2239191,\"coordenada\":(-0.1806532,-78.46783820000002)},\r\n    \"Cuenca\": {\"region\":\"sierra\",\"habitantes\":505585,\"coordenada\":(-2.9001285, -79.0058965)},\r\n    \"Bahia de Caraquez\": {\"region\":\"costa\",\"habitantes\":20921,\"coordenada\":(-0.6186619,-80.42736439999999)},\r\n    \"Loja\":{\"region\":\"sierra\",\"habitantes\":214855,\"coordenada\":(-4.0078909,-79.21127690000003)},\r\n    \"Ambato\": {\"region\":\"sierra\",\"habitantes\":329856,\"coordenada\":(-1.2543408,-78.6228504)}\r\n}\r\n\r\n#procesamos el diccionario para tener dos listas: latitud y longitud\r\nlatitud = []\r\nlongitud = []\r\n\r\nfor key in ciudades.keys():\r\n    lat, long = ciudades[key][\"coordenada\"]\r\n    habitantes = ciudades[key][\"habitantes\"]\r\n\r\n    #agregamos a la lista\r\n    latitud.append(lat)\r\n    longitud.append(long)\r\n\r\n    # Marcadores de Google: marker\r\n    #Por cada ciudad con menos de 1000000 (un millon) de habitantes\r\n    if habitantes > 1000000:\r\n        #vamos agregando uno a uno los datos de la latitud y longitud correspondientes\r\n        gmap.marker(lat,long,c='red')\r\n    elif habitantes > 100000:\r\n        gmap.marker(lat, long, c='yellow')\r\n    else:\r\n        gmap.marker(lat, long, c='green')\r\n\r\n\r\n#Mapa de calor: heatmap\r\n#recibe dos listas: latitud y longitud\r\n#ademas del radio (radius) de calor\r\n#Y, la opacidad (cuan opaco) desea el mapa de calor, en general.\r\ngmap.heatmap(latitud, longitud,radius=30, opacity=0.9)\r\n\r\n\r\n#graficar en un archivo html\r\nnombreDeArchivo = \"ecuador.html\"\r\nprint(\"Archivo final: \"+nombreDeArchivo)\r\ngmap.draw(nombreDeArchivo)\r\n\r\n\r\n\r\n<\/strong><\/pre>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
    Una forma de mostrar ciertos datos geolocalizados en un mapa, de Google, consiste en utilizar el m\u00f3dulo\u00a0gmplot. A continuaci\u00f3n las instrucciones para obtener un mapa parecido a este:   Primero, instale el m\u00f3dulo\u00a0gmplot: Mediante la l\u00ednea de comandos: pip install … Sigue leyendo →<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":16,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[146853,20777],"tags":[146867,1882,20777,146869],"class_list":["post-178","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-coding","category-python","tag-gmplot","tag-gps","tag-python","tag-usgs"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/xallam\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/178","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/xallam\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/xallam\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/xallam\/wp-json\/wp\/v2\/users\/16"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/xallam\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=178"}],"version-history":[{"count":12,"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/xallam\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/178\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":195,"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/xallam\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/178\/revisions\/195"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/xallam\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=178"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/xallam\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=178"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/xallam\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=178"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}