Python es un lenguaje de programación muy versátil y extendido con el que es posible realizar análisis espacial y de datos. Es un lenguaje que extiende enormemente las capacidades de un GIS.
NumPy, Pandas, GeoPandas, Matplotlib, Rasterio o Folium, son algunas de las librerías de Python más populares.
Puede surgirnos la duda sobre si será mejor aprender a trabajar con esta librerías o si será mejor aprender PyQGIS. En ambos casos estamos hablando de librerías de código abierto para manipular datos (espaciales) y que son ampliamente utilizadas en la comunidad de Python.
La ventaja principal de PyQGIS es que si estamos familiarizados con QGIS, no salimos de este entorno y los procesos nos resultarán familiares. Pero si queremos ampliar el espectro de conocimiento y no quedarnos solo en QGIS, os animamos a descubrir otras librerías espaciales de Python.
Vamos a ver 5 ventajas de usar librerías espaciales Python frente a PyQGIS e incluso ArcPy:
Índice
1. Portabilidad y flexibilidad
Las librerías como Numpy y compañía son portables y se pueden utilizar en diferentes plataformas y sistemas operativos. Por otro lado PyQGIS o ArcPy están específicamente diseñados para trabajar con QGIS o ArcGIS.
Al aprender las librerías de Python, tendrás la flexibilidad de aplicar tus conocimientos y habilidades en una amplia gama de proyectos y contextos, no solo en un software específico.
2. Mayor funcionalidad y ecosistema
Las librerías de Python para SIG ofrecen una amplia gama de funcionalidades para el análisis y manipulación de datos geoespaciales. NumPy y Pandas proporcionan poderosas capacidades de procesamiento y manipulación de datos, mientras que GeoPandas combina estas capacidades con las operaciones espaciales. Además, Matplotlib, Rasterio, PySTAC, Cartopy, Folium y Flask ofrecen herramientas especializadas para visualización, análisis de datos ráster, manejo de catálogos geoespaciales, creación de mapas interactivos o desarrollo de aplicaciones web, respectivamente. Esto permite realizar una amplia variedad de tareas y proyectos utilizando Python.
3. Comunidad y documentación
Las librerías de Python para SIG cuentan con una gran comunidad de usuarios y desarrolladores, lo que significa que hay una abundancia de recursos disponibles, como documentación, tutoriales, ejemplos de código y foros de discusión. Esto facilita el aprendizaje y la resolución de problemas, ya que puedes encontrar respuestas y colaboración con otros miembros de la comunidad. ArcPy y PyQGIS también tienen sus propias comunidades, pero la comunidad de Python en general es más amplia y activa.
4. Integración con otras librerías y herramientas
Las librerías de Python para SIG se integran fácilmente con otras librerías y herramientas de Python para análisis de datos, aprendizaje automático (machine learning), visualización y más. Por ejemplo, puedes combinar NumPy y Pandas con librerías como Scikit-learn o TensorFlow para realizar análisis avanzados o construir modelos predictivos. Esto permite una mayor versatilidad y potencial de aplicación en proyectos que requieran más que solo funcionalidades SIG.
5. Empleabilidad
Y la última de las ventajas de usar librerías espaciales Python, es la empleabilidad. Adquirir conocimientos de estas librerías otorga potencialmente más empleabilidad, ya que son de aplicación en muchos ámbitos y no solo en QGIS. Si sabes manejar estas librerías aplicándolas a SIG también podrás aplicar estas librerías para otros ámbitos no relacionados con los SIG. Actualmente el analista de datos es un perfil muy demandado.
En cualquier caso si quieres aprender librerías de Python para SIG tenemos el curso ideal para ello, igualmente si quieres aprender PyQGIS: Python para QGIS
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Licenciado en Geografía. Máster en Sistemas de Información Geográfica. Consultor GIS desde el año 2004. En MappingGIS desde el año 2012 para ayudarte a impulsar tu perfil GIS y diferenciarte de la competencia. Echa un vistazo a todos nuestros cursos de SIG online.