Matplotlib es una biblioteca de visualización de datos en Python que permite crear gráficos y visualizaciones. Es una de las librerías más populares y ampliamente utilizadas en el ámbito científico y de análisis de datos.

En esta publicacion usaremos esta librería para mostrar el contenido de un shapefile, el dataset que usaremos es este: https://www.kaggle.com/datasets/brunopinheiro/world-countries-shape-2017-pop-and-gdp

Para comenzar importaremos nuestras dependencias.

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt

Cargaremos nuestro shapefile usando el sistema de coordenadas EPSG 4326, también conocido como WGS 84, es un sistema de coordenadas geográficas utilizado para representar ubicaciones en la superficie terrestre.

gdf = gpd.read_file('./world-countries.shp')
gdf = gdf.to_crs(epsg=4326)

Ahora usaremos matplotlib para renderizar los poligonos en el shapefile

fig, ax = plt.subplots(figsize=(20,20))
gdf.plot(ax=ax, color='blue')
plt.show()

Ahora vamos a renderizar de nuevo nuestro shapefile usando la columna REGION como referencia para colorear cada polígono. Paired es el mapa de colores puedes revisar otras opciones acá https://matplotlib.org/stable/tutorials/colors/colormaps.html

fig, ax = plt.subplots(figsize=(20,20))
gdf.plot(ax=ax, column='REGION', cmap='Paired')
plt.show()