https://github.com/landscapegeoinformatics/mcarto2023

Materials for the Python lab session in the Mathematical Cartography course
https://github.com/landscapegeoinformatics/mcarto2023

Last synced: over 1 year ago
JSON representation

Materials for the Python lab session in the Mathematical Cartography course

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/landscapegeoinformatics/mcarto2023
• Owner: LandscapeGeoinformatics
• Created: 2023-04-03T07:54:47.000Z (about 3 years ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2023-04-04T19:16:03.000Z (about 3 years ago)
• Last Synced: 2024-06-05T19:27:55.989Z (about 2 years ago)
• Language: Jupyter Notebook
• Size: 4.73 MB
• Stars: 0
• Watchers: 1
• Forks: 0
• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md

Awesome Lists containing this project

README

          
# Matemaatiline kartograafia 2023

Antud juhendid toetavad geograafia eriala magistriõppe kursust Matemaatiline kartograafia LOOM.02.007 ja keskenduvad Pythoni matemaatilise kartograafia ja visualiseerimise teegi [Cartopy](https://scitools.org.uk/cartopy/docs/latest/) võimalustele.

Esimene juhend annab ülevaate kaardiakna loomisest, erinevate projektsioonide kasutamisest ja lihtsamate kaardielementide (kaardivõrk, tekst) konstrueerimisest:

* https://github.com/LandscapeGeoinformatics/mcarto2023/blob/main/Kaardiakna_juhtimine.ipynb

Teine juhend keskendub täiendavate kaardielementide lisamisele, mille hulka kuuluvad nii lisadetailid (punkttähised, tekst ja legend) kui erinevad matemaatilised ja kartograafilised konstruktsioonid (ortodroom jms):

* https://github.com/LandscapeGeoinformatics/mcarto2023/blob/main/Kaardielemendid.ipynb

## Ettevalmistus

Juhendite kasutamine eeldab [Anaconda](https://conda.io/en/main/miniconda.html) olemasolu, mis peaks olema arvutiklassi arvutites tagatud. Kes soovib seda seadistada oma arvutis, võib selleks kasutada Alex Kmochi vastavat [juhendit](https://kodu.ut.ee/~kmoch/geopython2020/L0/Installing_Miniconda_GIS.html).

Pärast Anaconda installimist laadi alla ja paki kuhugi kausta lahti käesolev repositoorium koos kõigi failidega.

`Code -> Download ZIP`

![download_zip](img/download_zip.png)

Seejärel leia ja ava käsurea kaudu nn Anaconda Prompt.

![anaconda_prompt](img/anaconda_prompt.png)

Liigu käsu `cd` abil kausta, kuhu pakkisid eelnevalt lahti GitHubist alla laaditud ZIP faili.

`cd C:\Users\Holger\mcarto2023-main\mcarto2023-main`

Käsu `ls` (Windowsis ka käsk `dir`) abil peaks nähtavale tulema kausta sisu, sh praktikumis kasutatavad Jupyteri töövihikud.

![folder](img/folder.png)

Alustuseks loome Anaconda keskkonna nimega `mcarto2023` ning installime sellesse `cartopy` ja `jupyterlab` teegid, mida kasutame praktikumi ülesannetes. Parameeter `-c conda-forge` määrab Pythoni teekide lähtekanaliks [conda-forge](https://conda-forge.org/) repositooriumi.

`conda create -n mcarto2023 -c conda-forge cartopy jupyterlab`

![create_env](img/create_env.png)

Järgmine rida aktiveerib äsjaloodud keskkonna.

`conda activate mcarto2023`

![activate_env](img/activate_env.png)

Enne harjutuste kallale asumist installime veel nn Jupyteri kerneli ehk anname Jupyteri töövihikutele teada, et soovime nende jooksutamisel kasutada vastloodud `mcarto2023` keskkonda.

`python -m ipykernel install --user --name mcarto2023`

![install_kernel](img/install_kernel.png)

Lõpuks aktiveeri Jupyteri keskkond.

`jupyter lab`

Avaneb brauser, kus klõps failil laiendiga *.ipynb* avab vastava töövihiku, mida saab brauseri aknas kasutama hakata.

![browser](img/browser.png)