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"""
Este programa crea una gráfica de puntos, la cual es ideal para
mostrar la distribución completa de una muestra.
Los datos más nuevos se pueden obtener del siguiente enlace:
http://www2.ssn.unam.mx:8080/catalogo/
"""
import numpy as np
import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go
# Este diccionario será utilizado para nuestras
# etiquetas del eje horizontal.
MESES = {
1: "Ene.",
2: "Feb.",
3: "Mar.",
4: "Abr.",
5: "May.",
6: "Jun.",
7: "Jul.",
8: "Ago.",
9: "Sep.",
10: "Oct.",
11: "Nov.",
12: "Dic.",
}
def main():
# Creamos 12 tonos de colores tipo hsla, con 100% de saturación
# 75% de iluminación y 90% de transparencia.
tonos_de_color = [f"hsla({h}, 100%, 75%, 1.0)" for h in np.linspace(0, 360, 12)]
# Cargamos nuestro dataset de sismos.
df = pd.read_csv("./data.csv", parse_dates=["Fecha"], index_col="Fecha")
# Filtramos todos los sismos sin magnitud.
df = df[df["Magnitud"] != "no calculable"].copy()
# Convertimos las magnitudes a float.
df["Magnitud"] = df["Magnitud"].astype(float)
# Seleccionamos sismos de magnitud 6.0 o superior.
df = df[df["Magnitud"] >= 6.0]
fig = go.Figure()
# Vamor a iterar sobre todos los meses y extraer los sismos correspondientes.
for numero, mes in MESES.items():
# Seleccionamos todos los sismos del mes correspondiente.
temp_df = df[df.index.month == numero]
# Vamos a crear la etiqueta para el eje horizontal.
# Esta etiqueta es la misma cadena de caracteres repetida el 'numero
# de veces igual al largo del DataFrame del mes correspondiente.
etiquetas = [f"{mes} ({len(temp_df)})" for _ in range(len(temp_df))]
# Las magnitudes son extraídas de la columna y convertidas a una lista.
magnitudes = temp_df["Magnitud"].tolist()
# Para crear una gráfica de puntos debemos modificar una de tipo Box.
# Lo que hacemos es mostrar todos los puntitos, hacer invisibles los bigotes
# y las cajas.
# Los dos parámetros más importantes boxpoints y pointpos, los cuales
# nos permiten mostrar todos los puntos y centrarlos donde iban las cajas.
# Al final seleccionamos el tono de color correspondiente al mes.
fig.add_traces(
go.Box(
x=etiquetas,
y=magnitudes,
boxpoints="all",
pointpos=0,
whiskerwidth=0,
line_width=0,
fillcolor="hsla(0, 0, 0, 0)",
jitter=1,
marker_size=14,
marker_color=tonos_de_color[-numero],
marker_symbol="circle-open",
marker_line_width=2.5,
)
)
fig.update_xaxes(
ticks="outside",
ticklen=10,
tickfont_size=14,
title_standoff=18,
tickcolor="#FFFFFF",
linewidth=2,
gridwidth=0.0,
showline=True,
mirror=True,
)
fig.update_yaxes(
title="Magnitud del sismo",
range=[5.8, 8.4],
ticks="outside",
tickfont_size=14,
ticklen=10,
title_standoff=6,
tickcolor="#FFFFFF",
linewidth=2,
gridwidth=0.5,
showline=True,
mirror=True,
nticks=20,
)
fig.update_layout(
showlegend=False,
width=1280,
height=720,
font_family="Quicksand",
font_color="white",
font_size=18,
title_text="Distribución de eventos sísmicos de <b>magnitud ≥ 6.0</b> por mes de ocurrencia en México (1900-2024)",
title_x=0.5,
title_y=0.965,
margin_t=60,
margin_l=100,
margin_r=40,
margin_b=90,
title_font_size=24,
plot_bgcolor="#20252f",
paper_bgcolor="#1E1E1E",
annotations=[
dict(
x=0.015,
y=-0.13,
xref="paper",
yref="paper",
xanchor="left",
yanchor="top",
text="Fuente: SSN (29/02/2024)",
),
dict(
x=0.5,
y=-0.13,
xref="paper",
yref="paper",
xanchor="center",
yanchor="top",
text="Mes de ocurrencia (total de registros)",
),
dict(
x=1.01,
y=-0.13,
xref="paper",
yref="paper",
xanchor="right",
yanchor="top",
text="🧁 @lapanquecita",
),
],
)
fig.write_image("./strip_chart.png")
if __name__ == "__main__":
main()