Tech Office P5

Oficina Técnica/OT_regressions.py

@@ -0,0 +1,91 @@
+#!/usr/bin/python
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+'''
+Author: Echedey Luis Álvarez
+Date: 05/11/2022
+Project: Technical Office graphs
+
+File: OT_regressions.py
+
+Abstract: just another grapher
+
+Sources:
+'''
+
+import numpy as np
+import matplotlib.pyplot as plt
+import mplcyberpunk
+import SciencePlots # Using my distribution, needs import
+from scipy.stats import linregress
+
+def main():
+    #plt.clf()
+    plt.style.use(['science'])
+    fig, ax = plt.subplots()
+
+    # Superior title
+    fig.suptitle('Regresiones de la demanda', **{'fontsize': 'x-large'})
+
+    x_months = np.array(['Enero','Febrero','Marzo','Abril','Mayo','Junio',
+                         'Julio','Agosto','Septiembre','Octubre','Noviembre',
+                         'Diciembre'])
+
+    y_ene_jun = np.array([500, 510, 530, 535, 542, 570])
+    y_jul_dic = np.array([950, 970, 1000, 1050, 1075, 1100])
+
+    # Meses menor demanda
+    x = np.arange(0,6)
+    y = y_ene_jun
+
+    ax.bar(x_months[:6], y, edgecolor="k",
+           label='Demanda: meses de menor demanda')
+    regLine = linregress(x, y)
+    regLx = [min(x), max(x)]
+    regLy = [regLine.slope * regLx[0] + regLine.intercept, regLine.slope * regLx[-1] + regLine.intercept]
+    print(rf'D= {regLine.slope:.4f}·(i_mes)+{regLine.intercept:.4f}')
+    plt.plot(
+        regLx,
+        regLy,
+        color= 'mediumorchid',
+        linestyle= 'dashed',
+        linewidth = '5',
+        label= 'Regresión lineal: meses de menor demanda'
+    )
+
+    # Meses de mayor demanda
+    x = np.arange(6,12)
+    y = y_jul_dic
+
+    ax.bar(x_months[6:], y, edgecolor="k",
+           label='Demanda: meses de mayor demanda')
+    regLine = linregress(x, y)
+    regLx = [min(x), max(x)]
+    regLy = [regLine.slope * regLx[0] + regLine.intercept, regLine.slope * regLx[-1] + regLine.intercept]
+    print(rf'D= {regLine.slope:.4f}·(i_mes-6)+{regLine.intercept:.4f}')
+    plt.plot(
+        regLx,
+        regLy,
+        color= 'crimson',
+        linestyle= 'dashed',
+        linewidth = '5',
+        label= 'Regresión lineal: meses de mayor demanda'
+    )
+
+    ax.set_xticks(np.arange(0,12))
+    ax.set_xticklabels(x_months)
+
+    plt.xlabel(r'Mes')
+    plt.ylabel(r'Demanda')
+    plt.grid()
+    plt.legend()
+
+    # mplcyberpunk.add_glow_effects()
+
+    plt.tight_layout()
+    # plt.savefig('some_title.png')
+    plt.show()
+
+if __name__ == '__main__':
+    main()
+    print('☭Data was analyzed successfully. Have a nice day☭')