Datos espaciales en Python 2024

(00:07) muy bien Buenos días buenas tardes a todos y todas Muchas gracias por estar nuevamente en esta Tercera y última sesión síncrona del curso vamos a dar inicio y pues tenemos con nosotros ya todo el equipo de ponentes y expertos y expertas y arrancamos con Julia jaca Así que Julia si estás por ahí por favor cuando quieras el tiempo estuyo Hola Julia estarás por ahí no sé si tienes acceso a tu audio si nos escuchas si
(01:00) pudieras confirmar por favor Ya sea vía micrófono chat Hola Alejandra no sé si Julia tiene un problema con el micrófono como tuvo el otro día quizás podemos empezar sino con sal que veo que está por aquí sal Te parece bien empezar tú sí Si quieres mientras Julia va arreglando sus técnicos Okay perfecto entonces tengo media hora más o menos y correcto no unos sí media hora más preguntas luego tenéis un tiempo de preguntas también Okay perfecto Pues si el sonido está bien para todo el mundo pues buenos días
(01:45) Me llamo Charles tropin de la universidad vieja en Bélgica y mi objetivo hoy es explicarle Cómo procesamos datos y creamos mapas porque al final mapas es algo que necesitamos mucho que sea no son grafía pero en otros campos de de ciencias siempre mapa al principio de un artículo es la zona que estudiamos la zona que nos interesa es lo que voy a intentar demostrar hoy tengo que compartir la [Música] pant nunca me acuerdo Aunque uso mucho
(02:22) el zoom siempre shen esta [Música] medio okj ahora bien vamos a seguir aquí ahora estoy en una sesión de Jupiter lab me imagino que todo el mundo tiene acceso a esta parte dentro del Jupiter lab tenemos acceso a varios [Música] notebooks Entonces tenemos aquí la carpeta talleres intermedios 18 de octubre y vamos a datos espaciales aquí tenemos dos Jupiter Notebook los dos se llaman datos
(03:33) espaciales gu bajo basemap y el otro carty Por qué hay dos porque realmente en python Existen dos maneras de representar los datos en los mapas basemaps que es algo que ha sido creado hace bastantes años pero se dejó de desarrollar Mientras tanto otra gente desarrolló el cartop que ahora es lo que más se usa pero hace unos meses quizá un año otra otro grupo o Quiz una persona decidió volver a utilizar B Es decir que hay dos
(04:09) opciones funcion de manera un poco distinta pero hoy simplemente vo a trabajar con si algunos de ustedes quieren trabajar con b voy abrir queremos representar el objetivo es el primer mapa yo quería hoy decir Bueno voy entar un campo de temperatura del mar a partir de de datos de satelite en un mapa es es básico pero hay que explicar varios Entonces el Notebook aquí tenos todas las instrucciones voy a correrlo paso a paso y decirles dónde hay que modificar cosas Si quieren hacer
(04:49) pruebas Ah primero la instalación creo que ya lo han visto para instalar un paquete en python se suele utilizar p instal el nombre de paquete Aunque existen muchas maneras de instalar cosas en patón Quizás es algo que que puede a veces crear conflictos y problemas es el número de tantas maneras para instalar un paquete Aquí está todo instalado dentro del Jupiter lab no hace falta preocuparse cuando uno habla de un mapa
(05:21) muchas veces se preocupa de lo que llama la proyección o en inglés el sistema de El coordinate o en español sistema de referencia de coordinadas aquí en este enlace vamos a verlo si se abre aquí son todos los tipos de proyecciones que podemos usar la más básica la plat care que tiene esta pinta ahí podemos cambiar donde está longitud central etcétera aquí tenemos opciones entonces de esta manera cc Pero tenemos muchas otras más por ejemplo aquí está queus aminos alber equ
(06:00) areas asimor central algunos son de regiones algunos son globales por ejemplo l deic es global estas también pero cada uno tiene su preferencia y también depende de la aplicación Si queremos algo más local algo centrado en los polos por ejemplo a veces pasa Polo Norte Polo suren existe de todo algunos también menos usada como esta que bueno a ver a ver si alguien tiene una aplicación con este Pero puede ser
(06:34) interesante representar y aquí también otra otras que que nunca he visto en realidad pero que depende como siempre la apc Bueno pues dentro de estas vamos a elegir una aquí Bueno necesito importar los paquetes nf4 para leer un fichero unf retrieve es para bajar un fichero y luego que se hacer import es el comando que nos va a permitir cargar la proyección que nos preocupa no no aparece nada porque realmente cargamos paquetes pero si quio visualizar la proyección que he elegido
(07:18) va a salir ahora he elegido una proyección global de Ya está si queremos cambiar crear aquí y aquí nos sale la se supone la lista lo que podemos hay bastante Quiz hay más que la web que enseñado para a decenas de ellas y bueno animo a a probar a ver aquí como hemos dicho al principio qué queremos hacer Es centrarnos sobre esta zona un dominio aquí que no es lación global tenemos que crear lo que vamos haer una variable que como
(08:09) domain que va a ser la longitud oest longitud este latitud norte latitud Sur es como lo que llam un Bing Box un rectángulo que que se la su que no no no que nos interesa ahora creamos una figura y la limitamos a este dominio con la set ext Entonces si queremos ver un poco de documentación preguntarle a al python aquí Qué pasa aquí no se representa nada Por qué Porque al código solo le digo eso mi proyección la m y eso mi dominio pero no he puesto nada dentro entonces
(08:55) normal que no se ve hay que preocuparse ahora bien qué hacemos datos bidimensional Yo quiero trabajar con datos de temperatura del mar y una web que suelo utilizar que voy a contar un poco se llama conoc me gusta es muy fácil bajar datos Porque puedo comprar tipo producto que sonar algunos que son profes un poco más reciente el satélite trabajo con instrumento virs el producto Hay muchísimas variables pero me interesa la
(09:38) temperatura del mar diferentes periodos por ejemplo una climatología mensual un campo mensual etcétera y la resolución espacial entre 4 y 9 gr pero cuando como trabajamos global pues ser 9 grados 9 km y si es unaa más pequeña Ya pues 4 km Y a partir de ahí se puede bajar el ficher aquí tengo un preview de de lo que lo que hay dentro del fichero aquí se puede bajar en cf lo que he hecho aquí es que ya he preparado un fichero lo he llamado es
(10:15) este guion bajo modis y con este Comando se va a bajar aquí mismo se va a bajar aquí dentro de mi campo de Ah por qué he hecho eso porque yo quería centrarme sobre esta zona Entonces al final lo que he hecho es recortar para que sea un fichero más pequeño de unos megas muy pequeño pero claro se puede volver a la dec qui trabajar otra zona bajo todo el fichero recortó o lo represent para leer dentro del fich
(10:53) Igualmente se puede usar con el paquete F4 algunos otos el paete X o x no sé se pronuncia uno libre de hacerlo a mí me gusta4 es bastante sencillo lo que hago es abrir el dataset de este fichero r las temperaturaa inmediata ya tengo dentro de de del la la temperatura si quiero representarla sin utilizar mapas sin cartop utilizar el picol o picolo y me me va a salir un un una figura eso no está mal para para primer ejemplo de
(11:52) Cómo representar no está mal pero no es un mapa aquí la l muchas cosas que se puede mejorar color tambi funcion me parece que funcionar tard un poco pero lo único tenemos la matriz que está dentro contiene Bueno un detalle explicamos aquí mapas preparamos una figura básica para comprobar que todo funciona correctamente y aquí es todo la parte más importante la más
(13:01) necesario entender cuando se trabaja con es que primero vamos a definir la proyección que nos interesa la main PR y si se acuerdan eran m lo Def al principio aquí eso es lo que va va a definir nuestra la la proyección que necesitamos para nuestro mapa pero los datos no siempre tienen la misma proyección que lo que necesitamos para el mapa para un para definir qu sistema de coordenadas tienen los datos se utiliza el argumento transform Qué significa eso
(13:49) que significa los datos que quiero representar la temperatura variable s tiene como laón pl imaginamos si no lo pongo eso qu pasa que presentar salamente Aunque tarda un poco pero no va a llegar al corrido del el Notebook hace 2 horas y realmente más rápido Entonces no no está
(15:04) pasando si si está sobrecargado No creo pero pero bueno V a esperar un momento y voy a explicar un poco los pasos tenemos un Cómo procede lo que la decor un poco mejorar el aspecto general del mapa y hay varias cosas que podemos hacer por ejemplo aadir una cuadrícula para líneas verticales de paralelos y meridianos se pone un [Música] mapa porque al final son mapas que mover donde está el continente dnde están los lagos Dónde está el mar etcétera y a ve
(15:48) adaptar el rango de color Bueno ya al final ha salido como dicho está bien buen primer paso pero le falta vemos que tenemos un Rango de temperatura entre 0 y 25 pero los 25 los valores más altos son los pequeños píxeles que están ahí y podemos adaptar este Rango para nadie la la cuadrícula existe la función gre Lines Ah no sé cómo Entonces estáa es que así la misma figura que antes y he hecho he dicho bueno va a crear un objeto Grill Lines draw labels significa que quiero que se
(16:38) pongan los los números tanto arriba como abajo y hay otros argumentos por ejemplo el color si quiero el rojo no no está no está muy bonito pero bueno que que hemos probado un poco las opciones vamos ponerlo más ancho toces se puede configurar para tener el mapa que al final les gusta Yo solo trabajar con negro por ejemplo nivel de de gris c por ejemplo así por supuesto algo más fino Bueno lo que me molesta aquí lo
(17:21) vamos a quitar después es que aparecen las coordenadas tanto al norte como al sur tanto al oeste como al este se puede dejar así pero al gusto de cada uno y yo prefiero quitarlo y guardarlo solo arriba y a la no abajo y a la izquierda Cómo se gestiona eso Gracias a las propiedades del objeto grillin que creado entonces repito repito la la misma celda que antes lo único que va a decir bueno los top labels es decir eso
(17:54) top levels es falso es de si no aparece y los de la derecha falso también a ver si fon Entonces lo tengo al al oeste y al sur si al contrario yo lo quiero arriba y no abajo simplemente pondr bottom eso como decía antes es decoración del mapa no es no es más es decoración Pero al final es importante porque dicho muchos artículos mucho trabajo empieza por un mapa hay que ahora bien necesitamos Añadir la la línea de Costa y lo bueno de cartop es
(18:44) que nos permita acceder a datos externos uno de los mejores las mejores fuentes de datos de Costa se llama el gsh que global consist a parte de eso lo bueno es que tenemos diferentes tipos de resoluciones espaciales porque Claro si yo represento laa de Costa al nivel del ocano global no me hace falta tener una resolución muy muy alta la resolución que se llama crud crudo bastante baja es suficiente o incluso low si represento una zona intermedia como la que tenemos aquí
(19:26) Bueno a lo mejor hay quey que aumentar un poco la resolución porque tenemos bastantes detalles que queremos visualizar tenemos Islas tenemos archipiélagos todo eso lo queremos representar al final es eso que tenemos que tener en cuenta cuando pequeño pues se coge una resolución alta y la más alta se llama F que full Y si hace falta representar datos muy extenso tipo oano global o se coge un CR o bajo lo que explico resolución depende de lo que lo que lo
(20:05) que hemos presentar aquí qué hacemos pues vamos a ver la diferencia de la las cinco resoluciones eso puede tardar un pequeño un rato ejecutar porque el código que está haciendo está bajando los datos de este gsh ti que bajar los datos procesarlo pero se hace solo una vez Es decir la primera vez que se hace este tipo de gráfica se baja los datos se procesa de manera interna para tener un buen formato y luego pues se va a representar qué he hecho aquí he hecho un pequeño
(20:44) bucle para probar las cinco resoluciones la cludo bajo intermedio alto y el completo y creado una figura para simplemente comparar los los resultados Okay me tard demasiado pero a ver voy a salir eso la resolución más baja se puede decir que sale bastante fe
(21:55) porque aquí tengo un grupo de Islas y se ve como un polígono muy muy general aquí a partir de la resolución low baja ya vemos muchísimo más detalles y puede ser suficiente para esta aplicación y como aumentamos Pues si se ve bastante complicada la la consta Ten un nivel detalle interesante eso Si trabajamos sobre esta zona ahora Si decido centrarme sobre una zona más pequeña aún más pequeña definir una
(22:26) variable que llama small domain me parece si me acuerdo que he cogido un rectángulo alrededor de de las Islas Y de nuevo a crear los mapas en esta zona con cada resolución para ver có có me sale la diferencia pues interesante No aquí no er la zona aquí Galápagos pare Pues muy bien cuando trabajo el crud algunas Islas es una línea una resorción baja ya vemos más Islas apareciendo para algunos un polígono de cuatro rectángulo así y al final pues con la H
(23:15) la f la completa Pues sí puede ser suficiente entonces el mensaje es lo que dijimos anteriormente analizar la zona adaptar la resolución a la zona que que no nos nos interesa Y creo que este último ejemplo es una aú más pequeña pero realmente para ver si si nos sirve si nos sirve la la reción más más más fuerte aquí aquí otra una isla representando por un una línea o un polígono muy muy aplastado aquí un polígono y una línea y
(23:54) al final pueden ver que que sí que que tenemos bastante de resolución con el producto ahora que que nos hace falta adaptar es que en el mapa que hemos creado vemos que vamos entre 0 gr y 25 gr que eso el código la la función picolor mh adapta el rango a los datos que tiene es decir los máximo los valores mínimos y máximos de la temperatura del mar en esta zona en este fichero menos men 1 grado men 0,5 grados y5 pero a veces queremos
(24:36) nosotros rir un poco más este Rango Cómo se procesa tenemos dos argumentos dentro la función picolor v v Max que podemos especificar para crear el el mapa que otras cosas otra cosa he cambiado pu el color la paleta de color porque la paleta de color por defecto en mat es este que creo que se llama viridis que conviene muchos casos pero a veces para representar variables para tener un mejor contraste etcétera yo he elegido la que se llama red Yellow
(25:26) bl azul por el amarillo rojo ahora bien Hay un montón de de estudios de teorías de artículos para a ver cómo eligir su su color su paleta de color y es complicado porque existen cientos o miles de de de paletas de color entonces un es un tema en sí se podía hablar durante horas sobre cuál es la mejor etcétera no tengo la respuesta aquí simplemente he puesto un ejemplo pero si quiero cambiar por ejemplo vamos a ver ao lo
(25:59) que es pues no no está muy bien en este caso pero si tenemo much muchas posibilidades creo que sí es una de las ahora queremos combinar todo lo que hemos hecho hasta ahora para ver cómo genera una figura Entonces qué tenemos pues la definición del mapa de la proyección con Main especificar El dominio que nos interesa con la variable domain le vamos a poner un título siempre viene poner un título a través de la función set bajo
(26:42) title el título que va a aparecer voy a crear el picolor n sin olvidar esta opción transform y poner la la proyección que conviene especificar el rango min Max de la temperatura cambiar los colores como como gusta Añadir una línea de Costa con una resolución Baja porque no necesito más para el que estudió Añadir esta l Costa es decir est este Comando lo que hace bajar los datos prepararlos Y luego se con la función le voy a poner líneas con la g
(27:24) Lines quitarla arriba y quitarla a la derecha y cre color bar que ya está aquí y ponerle una leenda ver si no algo decente yo creo que sí que al final es lo que lo que queríamos queramos generar al principio Qué falta aquí pues guardar esta figura en python utiliza la el primer argumento es el nombre de la figura por ejemplo es este ejemplo lo va a guardar en jpg y ya está y se va a guardar aquí aquí no sé hasta qué punto han estudiado eso antes pero existen
(28:21) opciones por ejemplo la resolución de de la Gráfica de la figura que se va a guardar se exp dpi o se pone 300 se puede poner más pero es algo que puede incluir la calidad de la figura el tamaño tamb y también la los bordes que a veces los hay bordes blancos bastante que no no se falta y se quita con eso bbox inches Y eso estoo lo que quería explicarles sobre este tema de mapas y luego lo que les animo a hacer es un
(29:03) ejercicio no sé si hacerlo ahora otro momento pero es hacer todas estas cosas que se puede cambiar cambiar sistema de coordenadas hemos visto que hay muchas muchísimo muchísimos sistemas de coordenadas y hay que hay que probar porque cada una tiene su ya unao tiene sus parámetros por ejemplo placar Es simplemente se especifica la longitud central Pero ha otras más complejas que más opciones 3 por ejemplo nindia lo que es pero bueno es una proción cilindric y aquí hay que
(29:38) especificar la longitud central y otros argumentos yo podemo probarlo aquí y vamos a ver cómo có sale bueno bastante similar al otra otro ejemplo de ejercicios que se puede hacer es cambiar la zona de interés aquí estuve entre 75 50 gr oeste y entre no sé 40 56 Sur Se puede cambiar perfectamente eso y quizás bajar fichero otra variable que no sea la temperatura del mar por ejemplo la concentración clorofila Añadir fronteras entre países añadir los ríos Añadir cualquier campo
(30:41) la topografía la batimetría etcétera entonces eso yo creo que terminado aquí el ejercicio que es bastante básico pero que muy útil porque crear mapas es algo que s que que es interesante y que cartop es un paquete muy eh tanto como el basemap no voy a detallarlo pero basemap funciona de la misma manera primero se define una proyección y se representar los datos en el mapa y ya concluyo aquí mi presentación y si tier pregunta aquí
(31:25) estoy Hola buenos días escuchan Sí sí te escuchamos adelante adelante Sí yo yo me perdí Bueno más bien Estaba tratando de entender esto de las proyecciones entonces eh aquí cuando Define esta proyección Miller es como que la que va a utilizar eh Cuando utilice esta variable Main PR no pero luego viene una transformación más adelante cuando carga el dato de temperatura Sí este cómo supo o cómo se puede saber la proyección de los de los datos o aj de este dato de temperatura porque
(32:11) le puso ahí que era una proyección carre pl aj esa hay que uno tiene que saber cuál es la proyección que va desde dónde se va a transformar verdad sí pued hacerte un ejemplo ahora porj para explicar el tema en general dentro del fichero que contienen los datos se indica Cuál es la proyección que tienen estos datos yo solo bajar datos de sentinel a partir de esta web que está muy bien también de sentinel Hub Y
(32:49) así vamos a ver directamente Dónde está indicado eso login un [Música] poco bueno va a bajar una esta imagen por ejemplo [Música] tengo quitar eso Bueno aquí estamos digo Quiero bajar esta imagen pero mala suerte solo nubes Pero igual todo blanco y cuando me la bajo Aquí tengo acceso a coordinate
(33:59) System me indica que el sistema de proyección de esta imagen que es una imagen de satélite es epsg epsg 4 4326 eso es el sistema es lo que tendré que poner en mi mi código pero también puedo bajarlo en con otra proyección que se llama UTM 33n y también es algo que es la información que yo voy a utilizar aquí en mi código cuando voy a poner la la transform aquí este transform el argumento va a depender de los datos que
(34:39) tengo y esta información lo tengo dentro de Los ficheros de datos Espero que contesto más o menos a tu a tu pregunta al muy bien entonces creemos que no hay ninguna otra otra pregunta dejamos un último minuto por si
(36:01) alguien tiene alguna otra pregunta o comentario Bueno si si no hay otra pregunta de alguien más yo tengo otra pregunta este hay un un comando que dice URL retrieve y pone una dirección me imagino que es de ahí de donde se descargan los datos de temperatura o o Este es un un repositorio propio de usted sí era para facilitar la la ejecución del Notebook lo que hice es que coloqué este fichero que quería utilizar en el ejercicio lo coloqué en una web de mi universidad es eso
(36:48) entonces no se va a bajar muchos datos de eso simplemente se va a bajar el fichero de ejemplo si Quiero bajar otros datos pues se puede de la web pero aquí es simplemente una facilidad para mí de decir okay Yo Quiero bajar el fichero que yo he preparado para el ejemplo pero funciona bien para cualquier otra dirección o sea si yo sé por ejemplo que en esta dirección se descarga tal imagen si es un https o un ftps podría funcionar con este Sí claro Sí sí sí es
(37:19) como un comando que se que sería Download Download el ficho que está ahí y lo guarda como este la rable Entonces se puede se puede utilizar sí perfecto gracias Muy bien Charles te leo otra pregunta que tenemos en el chat de Gabriel leca dice quiero saber si esos mapas se pueden exportar como puntos porque tienen buena resolución esas líneas de Costa si se pueden exportar en un archivo csv o algo con un ion y lat para poder utilizarlos en otros cálculos
(37:52) o para otras cosas [Música] Ah buena pregunta no la verdad que no lo sé me da la impresión que lo mejor no sería trabajar con python para exportar la costa hacia un csv sino ir directamente a la web de de este global aquí y ver y bajar estos datos directamente en local pero yo desde aquí desde Notebook exportarlo no no no sé hacerlo no sería aquí por ejemplo y y Bajar bajar algo por ejemplo aquí sup que existen diferentes formatos por ejemplo sh fires que se puede usar con Aris o qis por ejemplo yo creo que es lo
(38:46) más lo más sencillo bien muchas gracias Charles y ahora tenemos una más de otro participante nils dice podría mostrar el ejemplo de cómo descargar desde la web del modis algo tentativo o solo es reemplazar la web del Ocean color como indicó voy ver el chat para si ent la pregunta No veo la pregunta es la última que acaba de llegar a ver me la envió a mí directamente te la pongo yo ahora en el chat general ahora va Sí si quieres sí
(39:48) okay Ya te la ya la envié Cómo descargar sí lo único de la web de modis es que antes no hacía falta para ahora hace falta tener nombre de usuario y contraseña para bajar Pero imaginamos estoy aquí yo Quiero bajar ficheros de del satélite Pace que es una misión bastante nueva entonces provisional pa selecciono el instrumento automáticamente me sale una lista de barre Por ejemplo yo quieroa clorofila los periodos Quiero un campo mensual resolución espacial como antes
(40:32) quiero 4 grados me interesa Por ejemplo septiembre y los enlaces para bajar Hay dos está aquí el smi o b Pero los dos casos anf que puedo procesar [Música] siendo en no sé si Julia creo que Julia ya está aquí pero vale la pena mencionar que el Sigal Hola se oye Hola hola hola sí sí vale es que ya he tenido mala
(41:39) experiencia Perdón por bueno por no aparecer la primera porque no me iba el micrófono ahora estoy con dos ordenadores y creo que ya va a funcionar vale voy a compartir mi pantalla y vamos a ver la la clase que he preparado de descarga de datos de copernicus a ver pantalla completa vale se ve en mi pantalla a mí misma otra vez sí te vemos Juli vale vale perfecto eh Para seguir este tutorial tenéis que abrir de del día del día 18 la carpeta
(42:24) que pone descarga de datos vale abrir el chat con otro ordenador por si me decís algo si lo puedo ir viendo de acuerdo Julia igual yo te puedo ir diciendo cualquier cosa Que aparezca en el chat vale vale básicamente en esta carpeta hay un Script que es el que vamos a seguir que más que un Script de python porque tiene muy poquito código casi todos son capturas de pantalla veréis de o de la web de copernicus o de las que vamos haciendo en terminal y de python en sí haremos muy
(43:01) poquito al final de del Script porque es esta clase Más bien es para que veáis las diferentes formas que tenéis de de Descargar estos datos desde la web no que hay diferentes enfoques si quieres programar más si quieres usar la terminal si quieres hacer clic clic clic por la web e todas son formas válidas y vamos a explicarlas aquí aparte de del Script de descarga de datos hay una carpeta que tiene todas las imágenes que van a salir en el Script vale que no tiene más más misterio vale son recortes que he hecho
(43:33) yo de la web y les he puesto se cambi el nombre para saber cuál es cuál pero no no hay nada más allá Vale entonces vamos a hablar de de copernicus que es un es un servicio que es de la comisión Europea y recoge datos de de sus propios modelos de todo el mundo vale eh Entonces vamos a seguir un poco Esto vale primero vamos a entrar aquí en este link y para descargar datos tenéis que haceros una cuenta vale tenéis que venir aquí a registrarse yo ya la tengo hecha de hace
(44:09) tiempo por eso no lo voy a volver a hacer pero para todos que queráis Descargar tenéis que tener una cuenta aquí vale creo que aquí lo pone Mira tienes que estar registrado para descargar los datos que están en esta web Vale entonces si si queréis un par de minutos para haceros una cuenta si os interesa ir descargando a la vez que yo y más adelante pues lo lo hacéis ahora vale vale copernicus voy a ir explicando un poco mientras mientras lo vais
(44:54) haciendo porque son cosas así muy generales eh ofrece diferentes eh productos vale aquí tenéis hasta 284 o sea cuando entráis en la web directamente os va a aparecer eh toda esta serie vale con estos Carruseles que podéis ver aquí todos los cientos de productos que hay también a la izquierda tenéis un diferentes filtros que podéis ir eligiendo no pues depende del Rango de fechas que queráis porque hay hay diferentes datos algunos modelos que son más recientes otros van más atrás eh
(45:32) depende Pues de la profundidad diferentes niveles si es de de bueno Blue Ocean White Ocean Green Ocean Buscar por variable Buscar por por por océano por por mar vale resolución temporal la Fuente vale esto También es importante si quiero que sean simulaciones de de modelos observaciones insitu o observaciones satélite vale aquí podéis elegir la fuente de datos Vale y diferentes otras vale otras categorías
(46:07) que podéis ir desplegando y podéis ir curioseando para ver De dónde viene y dónde están los datos que que os interesan para vuestro trabajo vale para este tutorial bueno podéis escoger el el que más os guste yo lo he hecho con este vale son imágenes las que están de de de este de este producto vale que es lo que podéis ver aquí vale siguiendo el tutorial eh clica en uno cualquiera y te da como el resumen de del producto concreto vale
(46:43) vale tenéis una pequeña descripción del del del producto y aquí tenéis un el mapita que es interactivo y es muy chulo le podéis dar a a esta vale se ve Explore in my oan Pro vale le podéis dar a esta opción Epa Vale y podéis ir mirando las capas que tiene de cada de cada variable ir seleccionando lo que queráis ver nois que bueno ch decía que ha hecho el sst antes pero hay muchas más variables de ceano disponibles para trabajar vale velocidad del agua vale
(47:27) aquí Qué hay Mira la serenidad bueno temperatura vale o sea vais Aquí mirando las capas de diferentes dataset que ahora podemos ir a ver al detalle Qué significan estas estos nombres de de cada uno de los dataset y podéis ir curioseando y y ver lo que hay no puis expar en el mapa y os tendría de cargar aquí los los los valores no es que igual ha cargado demasiado y si cargas muchas capas se enlentece mucho vale o sea probad solo con una y podéis ir viendo que va saliendo
(48:07) en en puntos concretos de del producto vale yo lo voy a cerrar Pero bueno puis ir probándolo en casa vale luego para descargar los datos tenemos que ir a a la opción de Access es bastante es bastante intuitivo en realidad vale Y aquí esos he puesto vale Esto está es la traducción de lo que pone aquí simplemente vale de las diferentes formas que hay de descargarte los datos no vamos a explicar un poco un poco todas eh la de mapas no lo vamos a ver porque
(48:49) está más orientado a a temas de de de de qis o gis cosas vale pero os he puesto aquí un enlace de cómo se podría ver un mapa de estos vale vale si le dais aquí pues abrirá esto es un ejemplo de de Australia y se ven se ve por aquí el resultado que tendría el mapa vale No pero esto Esto es otro tema diferente entonces lo que vamos a ver aquí principalmente es descargar los datos haciendo clic clic clic en la web que sería lo más fácil lo que depende de si
(49:28) son datos muy grandes puede tardar mucho o incluso no os va a dejar descargarlos y luego hay opciones para descargarlos e lo que se llama por el copernicus marine toolbook vale que se puede hacer por consola de línea de comando que sería c es consola línea de comando o por o por una Api de python vale esto lo haremos por consola esto lo haremos con la consola y esto lo haremos en el Script de un scrip
(49:57) tillo de python que está que está al final de este Notebook vale también veremos ayer no sé qui comentaba la posibilidad de de no descargarse todo el archivo Pues hay hay uno unas funciones que tiene la Api de python que puedes verlo en la nube ver los datos en la nube vale No tienes que descargarte el fichero y crear tu objeto con el con el con el dataframe de de tus de tus datos sin tener que descargar el fichero vale luego lo veremos al final vale vamos a ver eh lo que sería la
(50:30) interfaz gráfica aquí pone que podéis darle a este botoncito que está arriba A la derecha es una fecha para abajo aquí te pide que te loges vale Y aquí entras directamente a ver el este este producto vale Eh hay otra forma de entrar aquí que es lo que lo que p pone aquí abajo en el Notebook que es clicando en subset o en files vale podemos verlo también sea dándole la flechita para abajo Descargar o aquí form o brow esto te va a llegar a lo
(51:11) mismo vale Ay no perdón este este el for el otro luego lo veremos vale te lleva aquí a lo mismo vamos a ver pantalla y tiene aquí Puedes cambiar el dataset vale si has clicado has hecho clic donde no era pues puedes ir a otro cualquiera eh Aquí te van viniendo las variables que contienen y puedes marcarlas para bajarlas o desmarcar lasas si no te gusta vale aquí esto es muy interesante porque puedes hacer un subset de los datos puedes poner la latitud y la longitud que te interesa o directamente hacer un
(51:55) dibujito Vale pues quiero aquí esta Costa y se se rellena automático y ya lo va a tener en cuenta a la hora de descargar los datos vale luego luego veremos Cómo se se ponen para descargar esto y luego Aquí puedes seleccionar el rango de fechas aquí te dice que cuidado porque igual no está todo disponible por ejemplo estas están disponibles desde junio del 2022 hasta octubre del 2024 entonces te vas a una fecha anterior 2020 pues se va a quejar va a decir esto
(52:32) no no existe no y aquí lo mism No si te pones una fecha del futuro que aú no tienen pues se va se va a quejar mira aquí me ha salido un Warning también que os he dicho os he dicho antes que los archivos muy grandes igual no te deja descargarlos vale aquí ya te dice el Warning de Oye te vas a pasar descargando esto coge menos datos o usa otra forma de descar no Y esto esto lo veremos después y aquí puedes seleccionar en las profundidades que quieres No desde el
(53:03) inicio de Venga pues desde yo que sé 049 a 3 m entonces solo este Rango de profundidades vale esto pues para para hacer pruebas pequeñas pues pues pues va bien porque es muy intuitivo es gráfico y lo vas a tener si son cosas pequeñas lo vas a tener muy rápido no vale Esto es lo de brows files vale está aquí también es otra forma de de bajarse los datos haciendo clic por la web vale es esta parte de aquí pues descargarte
(53:43) los archivos los archivos enteros vale por ejemplo de este producto puedes venir pues van navegando pues año o mes día y puedes descargarte pues todo lo que tienen es está ordenado por día Pues mira el un vale 1 de junio del 2002 2 de junio del 2002 ta ta ta así etcétera Pues todo el mes y le das pues seleccionar uno le das a descargar y se te baja aquí vale aquí te te avisa un poco de lo que ocupa se puedes hacer una idea de Si bajas un Rango de datos
(54:18) grande Pues todo pues el espacio que te va a ocupar después bueno se ha bajado vale otra forma pues fácil haciendo clic de descargarte los datos directamente de la web vale Esto es lo de los subconjuntos que hemos explicado también antes vale Y ahora vamos a ver la chicha no que es ya lo interesante el lo que se llama el copernicus marine toolbook valeir al producto en general vale esto es una herramienta que ha desarrollado la el propio copernicus
(55:03) para que la gente pueda descargarse datos muy grandes o usar datos en en remoto sin tener que descargár selos vale eh aquí como es pongo tiene cuatro comandos que es login para no tener que estar cada vez dando tu información para descargarte los datos el describe Bueno aquí es te lo pone analizar el catálogo para recuperar los metadatos el subset para seleccionar remotamente es un conjunto y el get para descargar
(55:33) archivos directamente no que sería como para hacer esto V vale directamente venirte aquí vale Y para usar esta este toolbook hay dos hay dos formas de hacerlo vale por línea de comando o por la Api de python Entonces vamos a ver primero lo de la cómo hacerlo por por por línea de comando porque te ofrece sí te ofrece dos dos funciones menos vale o sea línea de comando y Api tienen estas cuatro pero el Api de python tiene dos más vale
(56:10) por eso lo dejamos para el final entonces eh Aquí vamos a abrir una terminal nueva todo esto si lo estáis haciendo y os habéis perdido lo que sea me vais diciendo eh vale tenemos que venir aquí a file New le daremos a terminal vale Y se abre aquí una terminal Bueno aquí tenía otra de prueba pero da igual vale Y el primer paso es crear y activar un entorno virtual vale esto es requisito de de cómo funciona esta herramienta y hay que hacerlo y ya
(56:49) está entonces vale hay que escribir Esto vale python men m y no se puede copiar porque así trabajáis también a la vez que yo vale python men m benm a ver que me está escribiendo B claro B es la instrucción de virtual environment y es el nombre que le hemos puesto al entorno vale Ya lo he creado por s que tenía creado la semana pasada y ahora hay que activarlo vale Y se activa con este Comando vale source Bin activate pero tenemos que estar dentro
(57:44) de de vale mira si entramos en Ben vemos que hay diferentes directorios dentro y Para activarlo tenemos que ir a Bin y darle activate con el comando source vale sería usar Esto vale Entonces vamos a hacerlo podemos hacer cdm no le dado la v creo o va muy lento vale Y aquí si hacemos un ls podemos ver Estos son comandos de terminal de de toda la vida vale vamos Ver las subcarpetas y pod hacer source Bin Bin es para ir a la
(58:22) carpeta Bin y dentro de Bin vamos a hacer el lo escrito mal activate vale Y veis que aquí a la izquierda pone en esto es porque ya está activado ahora estoy dentro de mi entorno y cada vez que yo aquí instale un paquete o trabaje aquí pues Eh Esto va a quedar solo aquí no va a quedar por todo mi ordenador vale si yo hago un pip install lo que sea si no lo hago en entorno virtual estaría por todo el ordenador vale pero aquí quedaría quedaría reducido aquí dentro del entorno virtual
(58:56) vale venga entem hecho el primer paso que es crear y activar el entorno virtual y ahora hay que instalar la librería de copernicus marine vale que es con el pip instal todo bien vale python Y el nombre de nuestra librería que es copernicus marine Julia Perdona tengo un mensaje aquí en el chat dice abiga podría repetir Cómo llegar a la terminal vale voyo fue este último Gracias ya lo tienes Gracias bueno los comandos están
(59:52) aquí es más que esto he puesto mar copernicus marine Julia este es Emilio una pregunta copernicus marine ya está instalado en el entorno ya pero está para python esto la terminal también está aquí vale vale Claro ya está instalado Pero bueno por si acaso hacedlo Y si dice que ya está instalado pues ya está vale la primera vez lo hice lo hice así bueno Sí aquí está diciendo que ya está vale Si no está instalado os saldría a ver tengo aquí Esto vale os saldría que se esté
(1:00:36) instalando vale collecting copernicus marine ta ta Estoy buscando Estoy buscando Estoy buscando estoy buscando y luego lo estoy instalando vale básicamente y al final saldrá un mensaje de está todo instalado y todo todo todo funciona correctamente lo tenéis lo tenéis ya os funciona Sí yo lo probé vale Si no dice nada suponemos que le funciona no no news good news dicen vale Y ahora hay que ejecutar nuestra librería Y entonces hay que
(1:01:13) poner este comandito de aquí vale copernicus marine describe override metadata cach mayor que catalog Jason esto es un poco es un poco incordio y este no de memoria Así que lo voy a ir copiando poco a poco hacer un limpiar esto que había ya demasiada cosa copernicus marine des gu gu override a ver Ven ahora metad mayor que catalog J vale creo que er así mayor que Cat Jason vale vamos a ver si ahora me dirá si está bien o no
(1:02:37) vale parece que funciona pero va va a su ritmo vale Vale pues ya está ya lo tenemos ya tenemos todo esto preparado para descargarnos los datos directamente desde la consola línea de comando y ahora como vamos a hacer Esto vale pues nos vamos a volver otra vez a copernicus a nuestro producto vamos a cambiar venga este el de bi geoquímica y este est el primero vamos al a for y venga vamos a hacer este producción neta primaria de biomasa
(1:03:44) en vale la producción primaria vamos a dibujar aquí un área que no sé la que más rabia nos dé venga aquí Disculpa hay una pregunta de Gabriela eh Ah perdón está en el chat que tuvo un error Por favor vol a poner la última terminal me genera error bueno es que he borrado lo que había antes no sé en qué paso te has quedado Pero está descrito en el Notebook a ver vale Bueno si no vamos hacer un poco de trampilla venga Ah no no puedo copiar Ah
(1:04:42) sí que lo puedo copiar digo como estoy con los ordenadores puedo copiar aquí dos trampillas pero bueno vale vale Y aquí seleccionamos nuestra nuestra zona aquí un día vale parece bien profundidad Aquí vamos a poner un poco más vamos a poner un par de días también 25 al 26 tampoco demasiado al 26 no existe claro 25 10 22 al 25 y esto 049 aquí Pon lo que queráis eh Por probar no os agob porque no sabéis que he
(1:05:38) puesto Vale y ahora vamos a hacer aquí la magia que tiene copernicus que es darle al botón este automate y aquí sale sale este este popup y dice Mira para usarlo por línea de comando es esto Esto es lo que tienes que poner luego también para hacerlo con la con lápiz de python pues le das al al lado de la derecha y te sale el Codigo para que te funcione con python vale como estamos en línea de comando de momento vamos a a esta parte y es una orden que le da copernicus marine
(1:06:18) con subset que como hemos visto Era uno de los cuatro a ver va a subir aquí de los cuatro comandos que tiene vale subset Y luego una serie de bueno de de de parámetros metidos aquí con con estas Flags vale gu gu y del dataset pa pa nombre de la variable producción primaria esta de aquí cuando queremos que empiece cuando queremos que termine esto serían eh la delimitación del cuadrado del área que queremos sacar datos Y aquí estaría las profundidades que hemos que hemos escogido
(1:06:59) no entonces copiar esto y pegarlo a línea de comandos vale aquí hay un botón incluso para copiar sin tener que arrastrar o sea te facilita mucho la vida hacer aquí Aquí te avisa Epa se ha copiado y ya puedes ir a tu terminal y tal cual lo has copiado pues lo pegas aquí a ver ya está bueno queda poo feo pero aquí está aquí te pide que te te identifiques aquí cada uno lo que haya puesto tampco de warnings en plan Bueno te voy a bajar Este modelo porque no has dado más datos lo mismo
(1:08:00) y ya Bueno aquí te da un poco te da información vale para para que que estés que estés bien segura de que te quieres bajar esto simplemente aquí dices y vale si si quieres esto y si no dices que no y no hará nada vale Y ya se baja y esto está aquí bajado es este vale hace 6 segundos se me ha bajado este fichero más largo aquí que un día sin pan vale pero aquí lo tenéis es este vale producción primaria si os baja en vuestro
(1:08:43) entorno aquí creo que da un botón sin querer por eso me ha salido toda esta cosa Vale si hacemos ls que es para hacer un listado de lo que hay aquí dentro V vemos que están aquí descargados vale Y es un fichero NC de lo que comentaba ayer Marina que se usan mucho para este tipo de de datos Y aquí he puesto un comandito que podemos usar en terminal para ver como el principio del aquí la cabecera del fichero vale bueno Esto vale esto simplemente es todo
(1:09:17) lo que os he contado ya y aquí pone para ver la capcidad del fichero es NC damp men c y el nombre del fichero vale aquí ponéis el nombre de que que habéis escogido del fichero vuestro vamos a ponerlo aquí el mío cuál he dicho que era este produción primaria vale puis copiar y ya está o como queráis NC damp menos c y le pegá el nombre aquí del fichero vale Y puedes ver un poco la pinta que tienes tú por dentro vale te
(1:09:56) dice las dimensiones que tiene hemos cogido dos profundidades la longitud la latitud los días Bueno el Time son los días vale hemos cogido 4 días y aquí pues todas las variables que tiene por dentro vale la profundidad la latitud la longitud el tiempo te dice aquí también los límites que tienen un poco las unidades vale Y aquí el eje de Z el eje y el eje el eje x vale Y aquí sería los valores de la variable vale nuestra producción primaria te dice el nombre información
(1:10:36) que tienen que tienen en los datos vale la unidad también que es muy importante Vale y otras vale otro tipo de de información que que te da de aquí vale esto es un poco resumen de lo mismo el rango de las de las profundidades las latitudes longitudes y los días vale que vienen así no esto no sé no sé si ayer Bueno si lo visteis con con Héctor el tipo de formato de fechas pero veis que no es una fecha de Sí de día mes año vale es otra cosa
(1:11:21) así vale Lu podemos pasar a ver la Api de python Pero antes quería comentar creo que hay un tiempo menos que igual habéis preguntado Qué significan esto Bueno pues Por qué este producto se llama así tan raro no esto dó que lo vi a ver es que había mir justo este el otro producto vamos a buscar Julia Perdona soy Alejandra Sí del centro tienes dos mensajes en el chat por si los puedes ver por favor vale voy bueno el primero ya lo he resuelto lo que quería comentar este bueno soy
(1:12:16) Abigail Julia el error no no me dejaba leer el override pero ya lo resolví Eh mi siguiente pregunta o o tema es que yo no me he podido registrar a copernicus porque no me llega el link entonces no sé si nos podría regalar el código este que se copia cuando se ha el automate para poderlo es que te va a pedir autentificar Igualmente o sea el código lo puedes poner pero si no Tienes usuario y contraseña o sea es que pegas el código y luego es como te te pide el usuario y la contraseña Oh si no no me
(1:12:51) Ya me registré dos veces y no me llega el link de de confirmación no s si no sé si igual alguien Mari no hay alguna cuenta genérica para compartir o algo No lo sé es que si no tampoco vas a poder hacer lo siguiente ya no sé que ahora mismo no te sé decir más es que te va a pedir después que te identifiques aquí está Esto es lo que os quería comentar vale mira si le dais mira lo que he hecho le he dado aquí datas ID hasta ahí que pone vale aquí os va a contar Por qué
(1:13:36) los productos tienen tan raros o sea de dónde vienen o sea cada sección del producto tiene tiene un fundamento y aquí está explicado no vale des el origen de los datos si viene vale aquí te lo pone si es observación si es modelo vale tipo que sea al lático lo que sea más en detalle tenéis que ir a buscar exactamente lo que significan estas abreviaturas porque igual algunas sí que son más o menos intuitivas pero otras a priori si no te metes mucho No
(1:14:10) no no puedo no puedes saber queé qué es no O sea no sé que trabajes mucho con esto vale esto también comentaban ayer la resolución espacial También estaría aquí reflejado en el nombre del producto o también eh a veces interesa mucho a la gente Eh cómo de frecuente se ha tomado el dato vale aquí podéis ir curioseando a ver si tenéis e más ganas de saber de dónde viene bueno de los datos exactamente del producto bueno Igualmente aquí tenéis
(1:14:43) eh aquí la toda la documentación que podéis consultar para ver más en detalle V có cómo han sacado los datos y y bueno Esto todo como Cómo lo han hecho todo esto Vale y vamos a ver ahora lo de la ap de python que como he comentado antes tiene dos comandos que son exclusivos que son el open dataset y el read Data frame Vale y hacen Esto vale o sea Open dataset carga directamente el dataset en un xr que esto igual creo que lo vamos a ver luego con Laura creo buo aquí es es
(1:15:21) un paquete de python que se usa para trabajar con con solo datos numéricos así como pandas está más un poco más genérico para usar cadenas de texto y números y tal x Ray es solo para para números y funciona a nivel vectorial y es muy potente no a nivel de lo que hace mal con sus matrices V entonces pues casi todo el mundo usa x right y read Data frame Esto es para hacer una manipulación remota y y traerme solos los datos que yo que yo quiero Vale entonces no necesitas con
(1:15:55) esto necesitas descargarte los datos o sea Vais a ver que vamos a ejecutar ahora las instrucciones que vienen aquí con con estos dos comandos y que no se va a bajar nada así como hemos visto antes hace 7 minutos que aparecía aquí nuestro nuestro fichero de de lo que hemos bajado por por la terminal ejecutando estos comandos no se va a descargar nada pero vamos a tener el objeto como cargado en en memoria con
(1:16:19) todo lo que lo las variables y las fechas y las profundidades y la las dimensiones todo lo que queramos Vale entonces volvemos aquí a nuestro producto Ahora me voy Bueno voy a otro porque que otro bueno V a seguir con el otro que me gusta más la clorofila que el viento a veres vale aquí está la clorofila vamos yo que s aquí Madagascar vale solo arriba porque hay má luz abajo luego ya es muy pobre vamos a dar automate y si le damos aquí a la python python vamos a ver nuestra instrucción
(1:17:26) en python para que funcione vale solamente hay que hacer el import de la librería que está instalado ya en el entorno y Llamar a la librería con el subset vale Y lo mismo que antes o sea podéis copiar esto lo podéis pegar esto lo veremos luego vamos a hacer aquí una celda nueva a ver Oh vale Y esto debería de descargarnos El fichero este aquí vale tiene las mismas es el mismo estilo que por la terminal vale le das el nombre de del producto la variable que quieres las los
(1:18:19) cuatro límites de tu zona la fecha de inicio fecha de Fin y la profundidad que tú quieres y tú le vas a correr esto y te descargará los datos lo que aquí debería salir aquí estamos vale eh problema si no tenéis cuenta no os va a dejar vale aquí lo mismo veis que esto Bueno por el estilo de lo que ha salido antes con la terminal ya Yes va un poco más rápido vale Y esto no creo si dónde se ha bajado ahora está aquí vale veis se ha bajado aquí se ha bajado Al ladito donde tenía
(1:19:22) yo mi mi mi archivo de python es este vale simplemente otra forma de descargar y es muy fácil simplemente es venir aquí copiar copiar esto Tal cual lo ponéis en scp de python Run y os va a funcionar vale Y se os descarga el archivo y luego los dos comandos exclusivos que tiene la Api de python que son read dataframe que están aquí vale dicho read Data frame y open dataset vale vamos a ver aquí que hay dos ejemplos esto es como acabamos de
(1:19:59) hacer vale aquí estaría El ejemplo de Open dataset Eh bueno Simplemente tienes creas primero un un un diccionario con los parámetros que tú quieres que al final básicamente son los mismos siempre el nombre del producto la longitud actitud las fechas y la variable que tú quieres y luego ya puedes cargar el objeto tienes que llamar al copernicus marain otra vez Pero esta vez es con el método Open dataset antes llamamos al subset y llamamos a Open dataset y le
(1:20:36) vamos a pasar Pues todos los datos vale mínimo longitud mínima longitud máxima latitud mínima ta ta ta que no dejan de ser pues los que los que hay aquí vale Y bueno voy a borrar porque esto es un spoiler de lo que va a pasar Cómo se borra aquí esto Bueno aquí no se manejar esto muy bien en local hay un botón para borrarlo no sé si Emilio Cómo se Cómo puedo borrar los los de esto Perdón Qué exactamente queres borrar borrar los output para que no se vea lo que va a salir después lo que puedes hacer es
(1:21:25) cerrarlo si presionas la barra Azul la oculta vale vale venga vale No sirve tengo por el medio compartir vale aquí para arriba vale entonces podos ejecutar esta Celda lo mismo te pide que te identifiques Esto va a pasar siempre quieren tener aquí el control de lo que pasa vale Y ya tendríamos nuestro objeto aquí cargado vale es que lo llamado sst l3s Perdón puedo hacer una pregunta sí en el perdón en el comando que acabas de correr el no lo estoy
(1:22:18) viendo ahorita es posible pasar Exacto en el open es posible pasar el el el nombre del usuario y la contraseña directamente como argumento de tal modo que uno no tiene que hacer un te pu hacer aquí un login antes y entonces no te lo pedirá cada vez ya o sea en ve de open open login Pero esto no sé muy bien cómo sería pero o sea tienes aquí El Comando para hacer un punto login también ya habría que mirarlo Dónde está esto claro Gracias
(1:22:48) ves puedes hacer un punto login Y entonces ya no te va a pedir cada vez eso Pero bueno que esto era un ejemplo para ver solo el el open dataset pero si con el punto login le pones ahí tampoco es cuestión de yo poner aquí mi en público mis contraseñas Claro porque tienes que darle Tienes que darle el valor de verdad para que funcione pero sí con con eso se podría hacer también Vale entonces aquí tendríamos ya nuestro objeto y no hemos descargado nada vale Ya está cargado aquí en memoria en un formato de xarray
(1:23:25) como hemos comentado y ya podemos trabajar y hacer lo que queramos con esto Vale y ahora vamos a ver el otro ejemplo de del otro de la otra función que tiene exclusiva la p de python que es el read Data frame que vamos a hacer lo mismo vale es lo mismo es copernicus marine pero con otra instrucción Data frame y por parámetros le vas pasando Pues el tipo de producto la longitud la latitud la variable etcétera etcétera vale bastante
(1:24:01) facilito y va a salir aquí lo mismo vale Y ya está ya tendríamos aquí esto descargado básicamente pero en otro formato vamos hacer aquí a ver el tipo de dato que es vale Y es un objeto que es un dataframe que es de pandas entonces si te interesa porque hay porque tienes cadenas de texto te gusta trabajar con pandas por por lo que sea pues es la forma que tú tienes de tener cargado en memoria todo este todo este producto vale sin sin Descargar vale Bueno pues
(1:24:58) eso es todo No sé si o sea funcionado todo si tenéis dudas y bueno ya estaría buen si nadie tiene dudas pasamos a Laura y yeray que están ahí diciendo que que nos va a dar tiempo así que bueno lo que sea por discord o si seos Ocurre algo después pues aquí aquí estamos Bueno gracias Hol a todos eh se me ve y se me oye verdad
(1:26:11) sí Perfecto perfecto Pues bueno primero Muchas gracias a Julia y a y por por las dos sesiones anteriores Y bueno un placer conectarme y participar en en el curso Buenos días y buenas tardes a todos y voy a intentar introducirles de manera sencilla o por lo menos eso espero en el uso de python para para datos temporales de manera muy básica voy a ver si puedo compartir mi pantalla debería aparecer aparece mi pantalla La podemos
(1:27:05) ver perfect amos la de este curso lo que les digo intentar trabajar con datos temporales en este caso vamos hacerlo conete [Música] que nos permite sobre todo manejar datos multidimensionales no en este caso vamos a tener temperatura sidad Perdón temperatura en tiempo longitud y latitud pero podíamos tener pues como acabo de decir no temperatura salidad muchas otras variables y además nos permite o es capaz de [Música]
(1:27:53) autoidentificarse utilizar Panda Panda es más indicado para datos no lo que se llama Data frames o tablas Pero bueno también podríamos utilizarlo en este caso en caso de estudios con datos temporales eh Nada como sabemos no python lo que nos permite es descomponer problemas complejos en en diferentes pasos y de ahí por ejemplo en Júpiter lo hace de manera intuitiva no trabajando por bloques entonces Entonces mi idea es ir bloque por bloque haciendo eso descomponiendo nuestro problema
(1:28:28) Entonces lo primero Bueno lo primero de todo sería instalar la librería en este caso en Jupiter H tenemos de hecho les voy a preguntar una cosa todos antes eh A mí me aparece este Notebook en share talleres intermedios no sé si ustedes pueden acceder a él si me puede confirmar alguien que que pueden acceder pueden abrirlo en el chat mencionan que sí tres personas ya lo confirmaron Perfecto perfecto pues entonces si podemos seguirlo todos por ahí pues pues pues
(1:29:12) perfecto mucho más fácil Pues bueno lo primero sería como iba diciendo eh instalar eh las librerías en este caso xr y pandas a también voy a utilizar p y luego las librerías no para hacer unos pequeños gráficos para verlo que utilizamos en la en la sesión anterior en la sesión que tenos hace unos meses y luego les enseñaré un poquito de c y otro y otro otras librerías pero lo básico sería sería esto y voy a trabajar con aquellos datos de temperatura
(1:29:48) superficial de temperatura oceánica superficial que ya trabajamos en el curso anterior aquellos que proven reanálisis que también están disponibles en el Así que importamos nuest Li y importamos [Música] nuestro nuestro nuestro fichero en este caso la vari [Música] inter y hacemos un peño en este caso simplemente sería pu ponerle un nombre a nuestra variable de interés y [Música] convertir menos yo estoy más habituado a trabajar
(1:30:42) Celsius queos K perfecto y elect dimes exay ver las dimensiones que tiene nuestro fichero en este caso tiempo latitud y longitud es decir tenemos una variable en tres dimensiones espacio y tiempo eh No sé si lo saben pero exar nos permite tanto Llamar a funciones dentro de las variables simplemente utilizando un punto y luego eh En este caso pues vemos las variables pero si qu hacemos otro otra función por ejemplo Val para ver los valores que tenemos dentro de la de la temperatura de nuestra variable
(1:31:28) pues simplemente con un punto nos permitiría acceder a ello que sería el equivalente no de a ver si me sale este teclado un poco ver corchete y con el creo se llama apóstrofe o entre comill Exactamente lo mismo bueno en este caso no perdón Ah no Claro en este caso no olvídense de lo que acabo de decir que no es no es el caso con puntos podíamos acceder directamente a la a las funciones que nos permite las variables que hemos
(1:32:08) definido lo primero que vamos a hacer es simplemente ver la pinta que tienen nuestros datos no voy a complicarme tanto como como en el caso de los datos espaciales que ya vimos con con Charles porque él obviamente explicó mucho más acerca de esto simplemente pues cogemos nuestro primer registro primer registro temporal de la variable de interés y simplemente la plotamos para ver qué pinta tiene y podemos hacer lo mismo ya que tenemos datos temporales pues lo que
(1:32:40) vamos a hacer es definir esst es decir vamos a calcular la media temporal es lo que nos permite Definir la dimensión o la la dimensión a la cual realizamos la operación en este caso vamos a hacer una media como les dije antes simplemente accedemos a esta función a través del punto una media en la dimensión temporal podríamos hacer una media en la dimensión temporal en la latitud una media una dimensión latitud una media latitud y longitud que sería
(1:33:13) una media espacial en este caso como lo que queremos es eh Como lo que queremos es simplemente eh hacer una media en todos los registros temporales que tenemos nuestra variable pues eh la hacemos a lo largo del eje del tiempo a lo largo de la dimensión Temporal y eh vemos eh la Gráfica que nos que nos sale en la que tenemos la temperatura media de todo nuestro registro eh aquí veo que les marca un error en el archivo HM pero ve también que ha resuelto el
(1:33:57) problema han visto siguen teniendo problema vale vale perfecto resuelto el problema no les enseñé la la pinta que tiene nuestra variable tenemos 756 registros en tiempo Y si vamos al a la variable tiempo que lo podemos ver de nuevo accediendo a través del punto pues vemos que tenemos registros mensuales tendríamos días mes y año y vos que tenemos eh registros mensuales desde el año 59 hasta hasta el 2021
(1:34:42) [Música] eh lo que podríamos hacer ya que tenemos estos datos y como les dije antes exar es capaz de de identificar los valores que tenemos dentro de de nuestras variables Pues sería seleccionar datos concretos nuevamente Uno siempre necesita pues acceder si tenemos imaginemos unos datos de este año de 2024 y queremos acceder a un dato concreto a un dato del de enero pues queremos simplemente seleccionar
(1:35:15) ese dato y obviar el resto Pues con podemos hacerlo de diferentes maneras podemos por ejemplo un año concreto habíamos visto que teníamos desde el 59 si no equivoco si hasta el 2021 nosotros queremos ver eh los valores del tiempo que tenemos en el año 65 pues simplemente Aquí vemos tenemos en 65 un dato para cada mes del año si no quisiésemos el tiempo lo que quisiésemos fuese los propios valores de la de la temperatura pues simplemente obviamos la última parte
(1:35:54) y nos vamos a a ver los datos de temperatura como ven lo que vamos a tener es de nuevo una matriz tridimensional esta vez solamente con los datos mensuales los datos del año 65 y respetando la latitud y la longitud porque solamente hemos seleccionado o hemos eh acotado nuestra nuestra variable en la en el tiempo vale parece que sigue habiendo problemas con el archivo está vuelvo atrás está guardado en me aparece esto
(1:36:40) jov no sé si quizás a mí me aparece en una carpeta que no debería estar o que o que yo he puesto mal el no ch aparece bien con esa con esa dirección seguimos teniendo problemas vale vale Emilio eh Ah vale Emilio acaba de poner un un pequeño slot que pueden introducir para cargar el la el fichero así ahora pueden cargarlo parece que sigue con el mismo
(1:38:08) problema no sé si quizás pueda traer este archivo que te parece emio lo traemos a la carpeta compartida a m me funciona así con lo que puso emili funciona te funciona pero no sé una carpeta compartida Entonces la cosa es que algunas personas abrieron el mismo Notebook desde la carpeta que contiene la copia del repositorio A diferencia de lo que estás haciendo vos ahorita que el cuaderno que pusiste dentro de sh Ajá
(1:38:43) Entonces nos costó un poco crear la el p directamente hacia el archivo exacto debería haber abierto de sh no perdón no no te entendí bien hay una como eh eco Ah voy a bajar un po el entonces digo que si debería haberlo abierto con la carpeta eh share read write No no es eso es e vos el tutorial lo iniciaste desde el cuaderno que pusiste en el en la carpeta share talleres intermedio A diferencia de desde la carpeta que contiene todo el repositorio Vale entonces creo que
(1:39:43) alguna gente sospecho Pues porque eso lo proo que algunas personas lo abrieron desde lo que hemos estado haciendo en todos los otros tutoriales que es abrirlo desde la carpeta Y entonces había que corregir el el el hacia los archivos vale vale vale pero parece que ya le está funcionando a la gente vale perfecto eh si le está si les está funcionando eh perfecto Así pueden ver como la pinta como les decía antes que tiene la que tiene el archivo y nos estábamos
(1:40:19) quedando en seleccionar datos concretos no que lo que que les decía como ex Rey es capaz de entender los datos que las variables y los datos que están contenidos en los archivos netcdf y los archivos que luego son los que cargamos para nuestra variable pues podemos autodefinirse que nos extraiga los valores por ejemplo cambio de nuevo el el año y accedemos de nuevo a ese año podemos también incluir Además del
(1:40:55) año el mes simplemente siguiendo el el formato que en este caso sería año mes día pues podemos acceder si existe datos de efectivamente mes de febrero y año 2021 Vale entonces podríamos de esta manera acceder a años o a a años meses o incluso días concretos de nuestros valores también podríamos eh seleccionar un eh periodo en concreto no quedarnos con con con un día o con un año sino eh si nuestro archivo en este caso por ejemplo que tenemos creo que serían más
(1:41:40) de 50 años creo que 60 años de hecho podríamos simplemente acotar imaginemos que queremos 30 años para hacer una climatología para ver cuál es la base no Cuál es el el el estado base de nuestros datos Y luego otros 30 años para para comparar Cómo ha cambiado desde los primeros 30 años hasta los segundos 30 años no es un es un ejemplo que se me acaba de ocurrir pues simplemente utilizaríamos eh igual que definimos antes cell de
(1:42:09) seleccionar tiempo porque es la variable que nosotros Perdón la dimensión que nosotros queremos seleccionar Y en este caso utilizaríamos slce slide lo que nos hace es decir Oye pues de aquí del 1965 a 1995 me hace un slide tomas una un corte de mis datos y yo simplemente pongo Time values para que veamos los datos de los datos temporales aquí los tenemos nos cogió desde el 1965 desde el primer mes hasta 1995 el último mes de nuevo si nosotros
(1:42:41) no quisiéramos todos los meses sino solamente quisiésemos desde el último mes del 65 hasta el primero del 95 pueses eh aquí vemos cómo ha cambiado vale Ahora nos ha cogido menos valores nos ha cogido des diciembre del 65 hasta enero del del 95 también podríamos hacer eh seleccionar un mes concreto no seleccionar un mes del año 65 o un mes de de otro año sino esta vez seleccionar un mes en este caso es un
(1:43:17) poco más eh intrincado el el el el el código Pero bueno es bastante bastante lógico realmente cogemos nuestra variable vamos a poner el punto para acceder a las funciones en este caso eel que es seleccionar a través del índice porque no vamos a a a nombrar al al mes porque muchos archivos puede que el mes lo nombren como enero febrero en otros lo pueden nombrar como January february en otros lo nombrarán con números entonces aquí nos aseguramos
(1:43:54) yendo al índice ya hemos visto primero que tenemos 12 meses con lo cual eh podemos saber que enero podemos intuir que enero eh es el registro número uno de nuestro de nuestro archivo en cualquier caso los archivos n hdf una de las de las ventajas que tienen es que tienen bastante bastante texto entonces uno puede ver la la documentación que el creador de este archivo ha incluido no para facilitar su su uso en este caso vamos a acceder tiempo a aquel
(1:44:31) tiempo en el que coincida que el mes sea el número uno y voy a un poco a desentrañar este este esta lógica o este este código porque está claro que es un poco complicado con s Time accedemos al tiempo de nuestra vari el tiempo igual que hemos visto en la en las sesiones más básicas teníamos diferentes tipos de de de variables de datos que podemos ver en en python y el que nos ataña ahora el tiempo en en xarray normalmente en hdf está en un formato que se llama daytime
(1:45:17) es dt en este caso y dt nos permite acceder tanto a los años como los meses si no equivoco a las estaciones etcétera entonces lo que hemos hecho aquí simplemente es decir Vale pues de nuestro archivo sst me vas a seleccionar aquellos en los que el mes dentro de la variable tiempo coincida con el uno vale Y qué es lo que nos hace ahora lo que nos hace es seleccionar el eh va por todos los los los años y de
(1:45:51) nuestros datos Y mira que exista un mes uno en cada eh en cada año en cada bueno en nuestro datos en general y nos da todos los eneros todos los registros que tenga de enero nuestros datos están en meses con lo cual nos da eh un dato por cada año el enero de cada año si nosotros quisiésemos otro mes simplemente cambiamos vamos a ver el Mayo vamos a ver el octubre que estamos ahora pues ahora tendríamos datos de El octubre de cada
(1:46:30) año podríamos hacer algo muy parecido realmente agrupando datos Y eso se consigue con la variable grp by lo que nos va a hacer esta variable es en el caso de de agruparlo como nos ataña ahora por el tiempo es Buscar Exactamente lo mismo los datos que eh lo no va a agrupar los datos En aquellos eh condiciones que nosotros le le vamos a a definir en este caso los meses para hacer el mismo ejercicio que antes es decir vamos a nuestros datos y lo vamos a agrupar por tiempo meses nos dice Vale pues he cogido tus
(1:47:14) datos y los he agrupado en un total de 12 grupos 12 grupos que en este caso corresponden con los meses si nuestros datos en lugar de tener imaginemos que nuestros datos solamente eh están centrados en verano y solamente tenemos eh Julio agosto y septiembre por ejemplo no el 7 8 y 9 Pues nos pondría solamente lo hemos he agrupado tus datos en tres en tres grupos tres grupos que corresponden con los meses y luego ya Simplemente nos quedaría pues
(1:47:45) eh hacer un un una media de cada de cada mes en este caso eh tarda un poco porque claro tiene que ir a todos los datos y hacer la media de cada de cada uno de los grupos eh nos daría la media de cada enero la media de cada febrero la media de cada eh marzo etcétera aquí tendríamos los datos ahora los tendríamos vuelve a ser una una matriz tridimensional Pero esta vez el tiempo en lugar de estar en meses estaría agrupado por meses es decir que
(1:48:19) si yo ahora como he hecho aquí ya se traigo selecciono quiero seleccionar mis datos temporales ahora no seleccionaría como tiempo sino ya mi variable ahora se llama meses porque los datos temporales los he agrupado en meses Así que podríamos acceder igual que antes al mes 10 y tendríamos Bueno ahora podría poner tendríamos los datos de los del mes 10 en este caso la media por eso no me sale todos los octubres ahora solamente me sale un dato porque he dicho la media de todos los octubres
(1:49:00) vale es bastante útil vuelvo de nuevo a lo mismo para fabricar climatología Yo quiero saber cuál es la media de esos 30 años que antes les decía de todos los eneros de todos los febreros de todos los marzos etcétera durante esos 30 años entonces yo lo que tendría que hacer es selecciono eh con lo que dije antes un time slce selecciono mi periodo en este caso 30 años luego lo agrupo por meses en este caso cojo los octubres y luego hago una
(1:49:31) media si quieren les dejo un poquito de tiempo y hacen ese ese ejercicio y ahora lo y ahora lo vemos les parece [Música] vale me dicen por aquí que no tengo mucho tiempo así que vamos a a ir a lo a lo siguiente en cualquier caso simplemente seleccionaríamos hago el ejercicio rápido el tiempo dijimos que lo hacemos en un sl cogemos C de 30 años más o menos eh la agrupamos en meses y sacamos la
(1:50:45) eh algo me ha olvidado aquí muchas veces los fallos de python suelen venir por ahí vale tía que ser primero así estoy haciendo un poco rápido Perdonen porque no quiero que se me salte el resto aquí Lo tendríamos primero seleccionamos la los primeros 30 años los agrupamos por meses hago la la media de esos meses y luego selecciono el mes de interés que en este caso era el mes de octubre Espero que si lo estaban haciendo eh más o menos su código tenga una pinta similar a este de
(1:51:51) tal manera si si lo han hecho y voy un poco rápido ahora eh se los puedo dejar el puedo retocar un poco este este Script y volvérsela eh qué más podríamos seleccionar como les dije usando grp by tanto meses años como estaciones aquí tenemos exactamente el mismo ejercicio simplemente que ahora utilizamos la estación y como estamos en en otoño pues utilizamos lo que para él El en este caso entiende otoño que sería
(1:52:27) septiembre octubre noviembre y plote el los datos que nos aparecen en este mes simplemente haciendo un pequeño plot y lo único que he hecho es definir el mínimo y el máximo en el que mis datos van a encontrarse también se puede usar la función resample Esta es un poco diferente eh a la a la gr by aquí lo que nos va a permitir es Eh si datos mensuales por ejemplo pues vamos a a a cambiar el formato del tiempo y esta
(1:52:59) vez lo vamos a poner en datos anuales como aquí pongo en la pequeña chuletillas ese lo que nos daría es nos daría cada año nos agruparía con el el final del año del end no vamos a definir que haga el el tiempo en lugar de ser meses Ahora va a ser cada año vamos a tener valores cada año y el primer registro de tiempo o el registro de cada año de tiempo va a ser al final si le pusimos Bueno se lo voy a mostrar primero Aquí vemos que el registro
(1:53:32) temporal ya no son meses sino que ahora es un valor cada año y en este caso como puesto end pues cada valor es el 31 corresponde al 31 de diciembre si en lugar de e pusiese s pues significaría la el Start el inicio del año y cada registro anual Lo tendríamos eh nuestra variable tiempo estaría definida como el día 1 de enero el día del del inicio de cada de cada año aquí pongo un pequeño ejercicio una pequeña una pequeña pregunta que vamos un poco apurados con el tiempo pero la
(1:54:07) idea es que ustedes un poco piensen En qué se diferencia esto que acabo de decir el el resample con el grp by vale Este es un ejemplo un poco eh complejo porque se parecen bastantes pero básicamente la la solución de esto es que sobre todo cuando utilizamos datos mensuales o datos en los que los datos en los que nuestro archivo original está está expresado en este caso en mensuales si nosotros hacemos un resample nos vamos a tener y lo ponemos en año vamos a tener un dato por cada año o un dato
(1:54:40) por cada mes en el caso de Group bu lo que vamos a tener es agrupa primero todos los datos en cada mes y luego hacia las medias es decir que tendríamos eh A pesar de tener 50 años o0 años de datos tendríamos solamente un mes de enero mientras que si utilizamos resample teniendo 50 datos 50 años de datos tendríamos 50 enero y ya nos vamos a la parte un poco más visual que sería eh graficar ahora en lugar de hacer una media temporal vamos a hacer una media espacial con lo cual igual que al
(1:55:11) principio utilizamos media y las dimensiones que vamos a a promediar en este caso son las espaciales latitud y longitud y vemos el resultado vale esto sería partiendo del año 59 todos los datos que tenemos hasta el año 2020 como ven hay mucha variabilidad hay es difícil Ver ver algo aquí entonces lo ideal sería hacer un un proceso de suavizado y para suavizarlo yo lo que hice fue utilizar la media ponderada pero de nuevo con el tema del
(1:55:46) tiempo lo que vamos a hacer es simplemente eh ahorramos estos pasos que son pasos en cdo cdo es un no sé si llamarle software o o lenguaje Aquí les pongo eh les podría pasar este enlace que es el enlace del tutorial de del cdo y está principalmente indicado para manejar datos en netcdf entonces acelera mucho el trabajo eh que uno hace con datos netcdf hay por ejemplo ah promediar grandes ficheros o extraer
(1:56:25) ciertas cosas de ficheros retocarlos es más sencillo y sobre todo más rápido hacer con cdo que hacer con python se puede hacer con python muchas de las cosas pero es más sencillo hacerlo con cdo entonces aquí hago Eh me aprovecho de las capacidades de de cdo y eh hago un fichero de con el grid con la malla por qué porque normalmente las las variables que vamos a tener cuando están en cuando son datos espaciales eh los gr no suelen ser regulares es
(1:56:58) decir no tenemos Eh hay un error también al Acceder al archivo Ahí déjame comentar algo aquí porque me fui adelantando para ver cdo no está instalado en el Jupiter Hub entonces todo lo que tenías Ah no va a funcionar Y esto es independientemente de los de los PS de los archivos lo que recomiendo si querés terminarlo es que ignores los tres las tres celdas que tenés e y saltate a a la que comienza SS media
(1:57:32) Pon y poner W igual a un En otras palabras no vas a hacer la ponderación vale vas a poder la podes explicar conceptualmente pero no la vas a hacer y después podes correr todo lo demás de acuerdo de de todas maneras me adelanté a esa a esa posible situación y ya en el en la la carpeta está tanto el grid como el grid que creé con cdo como el archivo el archivo posterior entonces en principio a mí por lo menos me debería funcionar entiendo que a ustedes
(1:58:03) no les funcionará de todas maneras los archivos están aquí en en el taller intermedio y si alguien tiene más dudas sobre o más interés sobre cdo que por favor me escriba tanto por aquí como creo que está mi correo por ahí porque si trabajan con ncdf es un un software un lenguaje que va muy bien y Y de verdad que acelera bastante el trabajo entonces luego como les decía simplemente Como cada la malla no es
(1:58:30) regular normalmente tenemos que hacer lo que se llama medias ponderadas básicamente que tener un weight un peso a cada a cada una de las de los datos Y esto se consigue gracias al el al al archivo de de la malla vale aquí veríamos lo que sería la media ponderada que como ven eh muy parecida a la medida normal pero nos estamos yendo a valores de casi 4 gr por lo que les decía hay hay puntos que van a contar
(1:59:02) más que si no ponderamos eh No no cuentan Vale entonces como les decía antes no se ve muy bien lo que vamos a hacer es suavizar un poco la serie temporal lo primero que deberíamos hacer es tener una un vector de nuestra de nuestro tiempo y esto simplemente lo vamos conseguir cogiendo nuestra media ponderada hacemos un resample que hemos visto y eh una media para que cada dato comience en el día 1 de enero y luego traemos los
(1:59:34) valores simplemente queremos el tiempo de esta de esta de este cálculo lo lo que queremos es el tiempo llamamos a dat Time queremos el año y queremos los valores entonces eh si nada falla aquí tendríamos simplemente un vector de exactamente de nuestros años Vale pues diferentes maneras de promediar lo primero o de suavizar lo primero para suavizar sería simplemente calcular el un valor por cada año si calculamos un valor por cada año perdón si algo
(2:00:11) sale mal esto es en directo eh tendríamos nuestro eh nuestra serie temporal ponderada eh con un valor cada año con lo cual como ven ya podemos intuir muchas más cosas que las que veíamos aquí encima con estos datos mensuales si por contra queremos hacer una un suavizado más profundo podríamos ir a lo que se llama como Rolling min o eh media deslizante lo que hace Esta media deslizante o moving average bueno
(2:00:44) se le llama media deslizante me hubiera haber hecho eh lo que lo que hace es que toma valores de un año y hace una media de los años que están a su alrededor en este caso vamos a hacer una media eh de los de los 11 años es decir 5 años tenemos nuestro nuestro año de interés el año imagínense en 1970 pues hacemos una media de los cinco anteriores desde el 65 hasta el 75 y Ese es nuestro dato para el año 70 vuelve a hacer lo mismo en el año 71 cogiendo 5 años atrás 5
(2:01:22) años antes y así sucesivamente hasta completar eh nuestra serie temporal el problema que tiene el mov aage o el la la media deslizante Es que perdemos datos si nosotros comparamos esta gráfica no sé qué tal va a salir con la eh ponderada que teníamos antes la la media que hicimos ponderada simplemente anual seguramente vamos a ver cómo hemos perdido ciertos efectivamente como hemos perdido ciertos datos aquí porque a la hora de hacer la la el mov a la media
(2:02:07) deslizante hemos tenido que utilizar los cinco primeros años y 5 años al final V este sería una de las desventajas del moving average por contra es muy sencillo muy rápido de hacer y como ven el suavizado nos elimina variabilidad en nuestros datos si ya quisiésemos hacer algo más complejo podríamos utilizar un paquete que se llama sapi que con el otro día con lo de la discusión entre r python me vino a la cabeza un poco que realmente es
(2:02:45) eh que realmente se ha desarrollado un poco pensando en la en la funcionalidad de r el spline lo que hace es que cada dato segmenta nuestra serie temporal en pequeños segmentos y hace una regresión una interpolación polinomial de esos de esos segmentos y después simplemente los concatena es un proceso mucho más complejo por supuesto pero la suavizado que nos da finalmente es en pues mucho mejor aquí me adelanto un
(2:03:22) poco vamos a ver el moving average y ahora lo que vamos a ver es el eh la comparativa si es que me deja no estoy seguro efectivamente aquí en rojo en tomato lo que vemos no se ve muy bien pero aquí vemos que el suavizado es mucho más extremo que en el caso del moving average y sobre todo no perdemos en ningún año de nuestro de nuestro de nuestra serie temporal y ya por último antes de que de que me echen eh simplemente quería comentarles lo de la
(2:03:58) el paquete cbor que eh Aquí lo tengo abierto para que vieran aquí está la la la galería de cbor Es simplemente utiliza eh por detrás está utilizándose matle lip pero intenta facilitar las cosas sobre todo si trabajamos con xarray y con python entonces simplemente aquí un ejemplo vamos a plotear Exactamente lo mismo obviamente los comandos son algo diferentes pero como ven la Gráfica de una manera muy sencilla sin habernos complicado básicamente nada tenemos la misma
(2:04:29) gráfica en un entorno eh gráfico mucho más atractivo parece que no pero al final Eh muchas veces hay que vender nuestros datos Y es importante que también tengamos una manera atractiva de de exponerlo y con esto sí ya termino eh Muchas gracias Perdonen por por algunos fallos que he tenido eh lo que digo el directo y si tienen algún una duda por favor pues tanto por aquí o por el por el email estaré disponible
(2:04:56) eh vamos estaré encantado de de responderla muy bien muchas gracias yeray mientras vemos si hay alguna otra pregunta parte de las que ya has visto tú en el chat y la interacción que que se tuvo durante tu presentación si les parece arrancamos ahora con Laura Gómez y si tú te quedas por acá alguna otra duda igual que para Charles la podemos ir viendo al terminar la presentación de Laura así que adelante Gracias adelante Laura cuando quieras Hola Me me oís
(2:05:55) bien sí te escuchamos un poquito bajo no sé si podrías ponerle por favor un poquito más de volumen a tu okay [Música] vale veis se ve mi pantalla Sí se ve Laura vale perfecto vale Bueno lo mío es es cortito Así que si hay dudas para Charles oa o Julia surjan después ya espero que haya un poco de tiempo bueno la última herramienta que os voy a enseñar también para No imagino que son muchas cosas nuevas para todos y todas
(2:06:49) será un poco basado en lo que os mostró ahora jerai y ver Cómo podemos usar esta herramienta que se llama Pay permit para los Jupiter notebooks y tiene para mí dos funciones Bueno una como se llama esta última parte para ayudar a generar informes informes de manera más automática y otra también que puede ser Útil para reproducir notebooks creo que a veces nos puede pasar que tenemos que hacer el mismo varias veces para diferentes datos todos los días o lo que
(2:07:22) sea y es una herramienta útil que tú te creas tu plantilla tu template y lo puedes e indicando unos parámetros como aquí tenemos la fecha y el y el nombre del fichero eh replicar el el Notebook muchas veces y y poder verlo rápidamente antes de ir paso a paso por el y ejecutar todos quería enseñar para que veáis de qué estoy hablando entonces en en la carpeta aquí de informes de python os salen muchos archivos
(2:07:56) e no veo si hay cualquier cosa me decís no sé por qué no me sale el chat del zoom ahora con la carpeta compartida Así que si hay algo decir con el micro por favor Pues si os habría de salir los sí te voy a decir algo desde ahorita adelantándome abajo en la celda 3 tenés el la el p que va al archivo dice share re eso solo es accesible a nosotros los organizadores Entonces si lo dejas como share nada más así va a ser accesible a todos y todos los demás hagan lo
(2:08:34) mismo vale eso Si os lo corregos el archivo está accesible un truco técnico vale perfecto Gracias em Pues si para enseñaros un poco por encima hay en los notebooks plantilla que es el template luego hay el Notebook a que hay aquí llamado El papermill donde simplemente es un Notebook muy cortito donde importamos el paquete indicamos nuestros parámetros en este caso vamos a hacer como ahora el ejemplo que es el señor gerai de análisis así
(2:09:08) temporales Pues si quisiéramos hacer un análisis temporal para o espacial para tres fechas pues podemos aquí poner la lista de las fechas que queremos ver y y luego aquí es para la guardar los los notebooks y y simplemente aquí tenemos un un Loop un bucle sobre esta estas fechas y entonces nos va a generar un un notbook para cada fecha entonces básicamente vamos a hacer un Notebook una vez y luego corriendo estos pequeños
(2:09:41) crip vamos a tener ese Notebook para todas las fechas que que queramos y e y lo que lo último paso es para que como también la idea es tenerlo como herramienta para informes no un output solo de en formato aquí de python notebook como veis est es el ejempl ito muy corto que vamos a ver sino también por ejemplo aquí lo he hecho en formato html porque era más fácil también de visualizar y de correr aquí en el Hub pero como veis podemos simplemente tener aquí los outputs de cada celda y nos
(2:10:21) quedaría un poco Bueno pues para esta fecha Cuáles son es el campo de de temperatura superficial e Cuál es la media de todos los años de temperatura y cuál es la anomalía para esta fecha como dije algo muy sencillo Y entonces podemos tener estas tres gráficas y luego si queremos también Añadir cálculos de valores como mostraba ayeray y y tener todo esto en un Notebook eso como decía aquí lo guardado en formato html porque era más sencillo pero
(2:10:54) también hay una opción que si alguna persona le interesa la puedo compartir de tenerlo en en PDF vale e más o menos a ver si queda la idea Clara e Entonces es cómo generar esto estos tres ficheros para estos tres días Eh con esta herramienta Vale pues lo primero que hay que hacer es tener el el Notebook eh plantilla y e especificamos nuestros parámetros para especificar los parámetros e hay que configurar esta la celda a ver aquí en Jupiter Hub
(2:11:37) nos sale un momento os lo voy a mostrar aquí vale aquí veis mi pantalla aún es que no me sale el chat hay una manera de configurar aquí para que esta celda se sepa que es una celda de parámetros yendo aquí y esto marelas parámetros entonces con esta opción se puede te sale aquí Entonces ya cuando lo pasamos al otro Notebook pues muestro del paper aquí ya sabe que cuando vamos a leer este Notebook template los
(2:12:40) parámetros los tiene que ir a buscar en esta celda esto en verdad sería lo único complicado de de configurar os os Pasaré las instrucciones de cómo se podría hacer en el en un Jupiter Hub en la en la nube Porque ahora mismo no me aparece esto aquí Pero bueno si si lo trabajáis luego en local os tiene que salir la opción de definir esta celda como como parámetros Okay vale Y luego importamos los diferentes paquetes que vamos a usar como también nos H mostar los compañeros
(2:13:22) y compañeras del tutorial anterior y vamos a usar estos datos de de viento de era5 y aquí con el paquete de xarray que también mostraba mostraba aer vamos a a cargar los datos Y también eso los datos vamos a usar los datos de sst que vienen Dentro de este fichero de temperatura y hacemos también la la corrección como comentaba ayer ahí para tener nuestros datos en Celsius vale Y el primer paso que vamos a hacer con nuestro parámetro de fecha que aquí elijamos el 1 de enero de
(2:13:59) 1965 vamos a elegir Solo esa fecha de los de los datos el si no queréis que os salga e Bueno aquí no aparece pero a veces es necesario poner aquí el punto y coma si no queréis que os aparezca información debajo de la celda pero ot depende un poco de de la interfaz con la que uséis python luego vamos a pasar a graficar los valores de sst en este día aquí simplemente definimos nuestro nuestro color map y aquí una una gráfica como la que os
(2:14:39) muestro eh Y er Y antes luego Aquí también lo que estaría interesante si queréis hacer para poner todo en conjunto es podéis Añadir todo lo que os muestro también con con c p para que os quede la la figura más más bonita vale Y luego vamos a intentar visualizar la la anomalía de sst para ese día entonces para ello primero vamos a quitar la media de todos los años entonces con el paquete este de xarray Es simplemente esta línea que nos lo
(2:15:13) Calcula y también nos hace el plot y eh por último podemos decir aquí Poner este texto en base a la fecha y obtener nuestro nuestra gráfica final para ver eso nuestra lo que sería nuestro campo de anomalía de sst en en esta fecha en particular es un ejemplo luego se podría adaptar a algo igual que fuera más Útil para cada persona y el último paso que hacemos aquí es para el el papermill nos va a generar un
(2:15:54) Jeter Notebook para cada fecha pero igual necesitamos eso guardarlo directamente en en otro formato como puede ser html por ejemplo si esto se enlaza a subirlo a vuestra página online o o también en en github pages o se podría guardar como como PDF entonces hay este último Comando que nos genera el nos nos convierte nuestro Jupiter Notebook en el output y aquí le especificamos el formato que queremos si por ejemplo quisiéramos que esto fuera
(2:16:35) un PDF simplemente cambiaríamos esta línea de comando a PDF aquí y aquí pero no lo si lo que se llama Pero bueno tenéis aquí el ejemplo con el el html que vemos bastante bien también claro aquí tenéis todo esta parte de de descripción del template creo que aquí podríais poner cualquier información de lo que de lo que queráis y otra ventaja es que también en los outputs también podéis modificarlo Aunque tengáis una plantilla y se generen todos Así como se genera un
(2:17:24) Jupiter notbook también podéis entrar y decir pues por ejemplo esta parte no me interesa y la y la quito Vale pues una vez corramos hay que correr primero una vez el Jupiter notbook plantilla aquí nuestro template y una vez lo corramos una vez poniendo eso podemos especificar aquí nuestro en nuestros parámetros un ejemplo de parámetro para para cada para cada valor luego ya podemos pasar aquí a este Júpiter general paper Pero bueno antes hay alguna duda del del
(2:18:03) Notebook plantilla toma del silenci como no vale pues como os enseñé antes esto es muy sencillo amos el el paper meal definimos los parámetros sobre los que vamos a iterar buen en este caso este parámetro depende del anterior pero podríamos decir además de iterar sobre las fechas eso si lo queremos relacionar todo también con con los tutoriales anteriores podríamos usar las lo de limitar las regiones como os enseñaba Charles y poner aquí pues mínimos de longitud y mínimos de
(2:18:50) latitud y también nos podría iterar así cambiaríamos no solo del momento temporal sino también espacialmente entonces aquí tenemos este bcle form que dice para cada fecha dentro de nuestra lista de fechas vamos a ejecutar nuestro Notebook template eh vamos a generar un Notebook e output con la fecha para cada que tenemos y eh por último le pasamos eh la lista de de parámetros en este caso como he dicho es la fecha y aquí realmente el el nombre
(2:19:30) de salida este último parámetro lo necesitamos porque ya eh hacemos la conversión del Notebook html dentro de nuestro papermill pero si no no haría falta volver a a definir aquí el el nombre del fichero de salida ya que lo lo definimos aquí Vale entonces se nos va está bien porque nos sale la barra de decir esto es el qué celda está corriendo del número de celdas totales que tenemos que en nuestro caso son 19 y cada vez eh Como veis aquí me va saliendo la la
(2:20:08) última vez que se modificó a la que se van generando cada cada fichero Y bueno ya con esto pues tendríamos como tenos aquí Pues un Notebook para cada cada fecha aquí con todos los detalles y aquí como veis en bueno esta primera parte no es de los parámetros no es relevante pero como veis aquí por ejemplo todo lo de cargar paquetes eso tampoco nos interesaría tenerlo nuestro nuestro informe Y como veis aquí cuando generamos el el output
(2:20:46) html no no solo lo único que nos muestra Son son los outputs de las celdas en y los y los títulos Entonces como veis nos sale aquí lo de graficamos los valores de temperatura aparece es día pero del código no aparece Entonces ya tenemos un poco el texto y las figuras principales que podríamos eh o ya tener nuestro informe directamente o de aquí directamente eh copiarlo para para un informe más extendido detallado y lo último que os quería
(2:21:21) enseñar antes de que haya ver si hay cualquier duda es que una cosa que también es interesante es que nos permite de si hay algún error e voy a voy a poner aquí un error a ver voy a poner mal aquí por ejemplo el el color vale cada vez que hacemos una modificación en nuestro Notebook plantilla hay que volver a correrlo Entonces yo por si acaso siempre voy a hacer un restart del kernel y luego ya lo otra vez todas las todas las
(2:22:05) celdas Okay Vale pues ya no el templ otra vez y ahora vamos vamos hacer otro también Rest y vamos a correr otra vezer nos debería salir aquí un error vale como veis aquí igual antes ha ido avanzando La Barrita aquí se ha parado y nos dice que se ha encontado un error en la celda e siete veis y nos lo indica aquí a ver en este caso eh es el error se puede ver bastante claro con lo que sale aquí pero que está bien es que aunque de un error nos genera el el
(2:22:53) Notebook igualmente entonces al ir aquí te dice dónde se ha encontrado el error en qué celda aquí en la celda s y tú ya puedes e ir a este Notebook directamente y ver qué puede pasar porque puede en este caso ya no se iba a dar error desde la primera fecha pero bueno a mí al menos me ha pasado usando esta herramienta que parece que funciona para las tres primeras fechas que elijo Y luego dices Bueno voy a hacerlo Para todo el año y de repente hay un fichero de datos que tiene una anomalía o algo que da error y
(2:23:27) bueno lo puedes ir a a corregir aquí directamente y y ver qué pasa Vale pues bueno Más o menos esto era lo que os quería Mostrar no sé si hay alguna duda o curiosidades de que se podría hacer con esta herramienta Pero bueno eso me vais a tener que que hablar de tante con el micrófono o decirla o pasar las preguntas de momento no veo ninguna pregunta por el chat Laura no sé si hay alguna pregunta para Laura o para yerai también
(2:24:28) podría ser si alguien le ha quedado alguna pregunta en el tintero os recuerdo de todas formas que podéis seguir practicando todos estos scripts en la plataforma también a lo largo de la semana que viene y de hecho hasta hasta el zcat os he puesto en en ya en el jaat me adelanto un poco porque creo que Alejandra va a comentar algo después pero podéis ya ir apuntando al jaat lo tenéis el enlace en el discord os animo a todos a hacerlo y bueno como
(2:25:03) digo si hay alguna pregunta ahora no veo Laura teng una pregunta yo eso es para crear informes cierto Imagínate que tengo un informe de 100 páginas más o menos no se puede crear un índice para ir luego diro Eh sí debería poder e por ejemplo aquí no sale me oís más o menos bien Ahora sí vale aquí por ejemplo el el índice hay una manera que en el Jupiter Notebook Aquí no aquí no lo muestro pero cuando editamos así con el markdown y
(2:25:46) definimos con las el número de almoadillas sería V aquí como esto tiene una almohadilla e sale como principal y esta parte de seleccionamos los tiene dos almoadillas y no sale así como subtítulo digamos em hay una manera de que se pueden luego usar estos estos títulos que ponemos con la almilla para poner un índice al principio del Notebook e si se podría hacer que varíe de de a Notebook o sea no sé si querrías generar 100 informes de 100 páginas cada
(2:26:26) uno distinto uno de otro e habría que Añadir aquí una parte de yo os lo he creado para que se modifique las las celdas que son que son python Pero estas zeldas son mar como Sale Aquí puede ser código mown o horro e habría que Añadir una parte extra pero bueno sí se podría pero hay un par de cosas que aquí aquí no están Pero bueno tengo algún ejemplo de algún Notebook con índice y os lo podría Añadir al gith para que lo podáis eh explorar más tarde vale F la
(2:27:00) brado genial Muchas gracias parece que no hay más preguntas Aunque por los comentarios en el chat parece que ha gustado mucho este paper meal y varias personas lo van a ir probando Así que nada Muchas gracias Laura voy a dar paso ya a Alejandra que creo que quería comentar algo más bueno gracias a Laura y a todos los demás ponentes del día de hoy y por supuesto a los asistentes al curso andra nos querías comentar algo verdad sí gracias gracias mariam Bueno
(2:27:55) solamente sumarme a lo que comentabas anteriormente Quiero compartir ahora brevemente con todos y todas ustedes Bueno tenemos ya la publicación en el portal interconecta del jcat como mencionaba Mariana hace unos instantes vamos a estar enviándoles el enlace para que por favor todos quienes estén interesados puedan anotarse pero también pedirles que nos ayuden a hacer la redifusión en sus entornos de trabajo y de estudio de investigación y demás
(2:28:23) para que pues pueda llegar el mayor número de personas que estén interesadas en poder participar las fechas son del 25 al 29 de noviembre también en formato virtual bueno ustedes que ya conocen la plataforma interconecta se accede a la inscripción en este espacio con toda su información Siempre se pide el currículum de la persona que está postulando y también una carta de las instituciones a las que representan que
(2:28:47) avalan su participación o su postulación más bien en este espacio entonces Bueno solamente hacer énfasis en ello porque pues este curso preparatorio que tuvimos intermedio Perdón que tuvimos ahora y el preparatorio anterior pues servirán como base para que ustedes puedan participar Así que les animamos a que nos puedan acompañar y bueno eh Ya por parte directamente de del curso como tal ahora eh les voy a estar enviando también vía
(2:29:13) eh correo electrónico Por favor la encuesta final de satisfacción para que nos la puedan completar esta constituye un requisito previo para poder entregarles el certificado de asistencia que también se va a poder descargar vía la plataforma model o el aula virtual a la que cual ya la mayoría de ustedes pudieron ingresar eso también va a ir en el enlace en el correo electrónico para que no se pierdan entre el espacio que en el que se ha estado trabajando eh con
(2:29:39) marían el github y demás y el interconecta Verdad que es el espacio nuestro del aula virtual Entonces estos eran los avisos Mari que quería dar no sé si ahora quieres ya tú hacer el el cierre directamente Gracias Alejandra preguntaban por el chat Cuál es el temario del jcat les he puesto ya el enlace del programa que es preliminar de todas formas si tienen sugerencias o hay algo en particular que les gustaría ahondar en la parte de tutoriales de de la mañana de facón pues les invitamos
(2:30:11) también a contactarnos y por nuestra parte nada más de nuevo dar las gracias a todos los ponentes a todos los participantes y espero que nos volvamos a ver en en el hacat eh Gracias por supuesto a a Alejandra y a todos los componentes también de la ecit por por su colaboración y su organización y nada más Muchas gracias a todos y hasta hasta noviembre entonces chévere gracias muchas gracias ados gracias gracias muchas
(2:30:42) gracias muchas gracias hasta la próxima la próxima aa la próxima