@B_chavarria

import matplotlib.pyplot as plt # Nuevos datos de potencia en función del diámetro diametro = [0.015, 0.03, 0.045, 0.06, 0.075, 0.09] potencia_electrica = [2388, 2389, 2388, 2387, 2386, 2384] # En W potencia_termica = [5729, 5729, 5729, 5730, 5731, 5732] # En W # Convertir potencia a kilovatios potencia_electrica_kW = [p / 1000 for p in potencia_electrica] # Convertir a kW potencia_termica_kW = [p / 1000 for p in potencia_termica] # Convertir a kW

import matplotlib.pyplot as plt # Nuevos datos de potencia en función de la longitud longitud = [7, 8, 9, 10, 11, 12, 13] potencia_electrica = [2438, 2420, 2404, 2389, 2375, 2363, 2351] # En W potencia_termica = [5560, 5618, 5674, 5729, 5782, 5834, 5885] # En W # Convertir potencia a kilovatios potencia_electrica_kW = [p / 1000 for p in potencia_electrica] # Convertir a kW potencia_termica_kW = [p / 1000 for p in potencia_termica] # Convertir a kW

import matplotlib.pyplot as plt # Nuevos datos de potencia en función de la longitud longitud = [0.03, 0.06, 0.09, 0.12] potencia_electrica = [2573, 2484, 2429, 2389] # En W potencia_termica = [5240, 5434, 5589, 5729] # En W # Convertir potencia a kilovatios potencia_electrica_kW = [p / 1000 for p in potencia_electrica] # Convertir a kW potencia_termica_kW = [p / 1000 for p in potencia_termica] # Convertir a kW

import matplotlib.pyplot as plt # Nuevos datos de eficiencia en función del diámetro diametro = [0.015, 0.03, 0.045, 0.06, 0.075, 0.09] eficiencia_electrica = [0.2488, 0.2488, 0.2488, 0.2486, 0.2485, 0.2483] eficiencia_termica = [0.5968, 0.5968, 0.5968, 0.5969, 0.597, 0.5971] # Tamaños de letra personalizables titulo_fontsize = 22 etiqueta_eje_fontsize = 20

import matplotlib.pyplot as plt # Nuevos datos de eficiencia en función de la longitud longitud = [7, 8, 9, 10, 11, 12, 13] eficiencia_electrica = [0.254, 0.2521, 0.2504, 0.2488, 0.2474, 0.2461, 0.2449] eficiencia_termica = [0.5792, 0.5852, 0.5911, 0.5968, 0.6023, 0.6077, 0.613] # Tamaños de letra personalizables titulo_fontsize = 22 etiqueta_eje_fontsize = 20

import matplotlib.pyplot as plt # Nuevos datos de eficiencia en función de la longitud longitud = [0.03, 0.06, 0.09, 0.12] eficiencia_electrica = [0.268, 0.2587, 0.253, 0.2488] eficiencia_termica = [0.5459, 0.566, 0.5822, 0.5968] # Tamaños de letra personalizables titulo_fontsize = 22 etiqueta_eje_fontsize = 20

import matplotlib.pyplot as plt # Nuevos datos de eficiencia eficiencia_electrica = [ 0.2689, 0.2636, 0.2611, 0.2578, 0.2539, 0.2516, 0.2506, 0.2537, 0.2547, 0.2600, 0.2654, 0.2704 ] eficiencia_termica = [ 0.5498, 0.5624, 0.5704, 0.5746,

import matplotlib.pyplot as plt # Nuevos datos de eficiencia eficiencia_electrica = [ 0.267, 0.2648, 0.2617, 0.2629, 0.2626, 0.262, 0.2612, 0.2662, 0.266, 0.2653, 0.2642, 0.2662 ] eficiencia_termica = [ 0.5718, 0.5739, 0.5754, 0.581,

import matplotlib.pyplot as plt # Nuevos datos de potencia en MW potencia_electrica = [ 5143 / 1000, 5591 / 1000, 6909 / 1000, 7599 / 1000, 7293 / 1000, 7874 / 1000, 7713 / 1000, 6811 / 1000, 6937 / 1000, 6446 / 1000, 5422 / 1000, 3875 / 1000 ] potencia_termica = [ 10515 / 1000, 11927 / 1000, 15092 / 1000, 16938 / 1000,

import matplotlib.pyplot as plt # Datos de potencia en MW potencia_electrica = [ 4766 / 1000, 5190 / 1000, 6195 / 1000, 5279 / 1000, 5667 / 1000, 5677 / 1000, 6363 / 1000, 4386 / 1000, 4692 / 1000, 4823 / 1000, 5868 / 1000, 5152 / 1000 ] potencia_termica = [ 10207 / 1000, 11248 / 1000, 13619 / 1000, 11670 / 1000,

import matplotlib.pyplot as plt # Meses en español months = ['Ene', 'Feb', 'Mar', 'Abr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Ago', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dic'] # Nuevos datos de ahorro savings_city_1 = [1.59, 1.72, 2.57, 2.96, 2.94, 3.31, 3.35, 2.74, 2.50, 2.20, 1.63, 1.20] savings_city_2 = [3.26, 3.67, 5.61, 6.61, 6.72, 7.67, 7.78, 6.28, 5.67, 4.80, 3.43, 2.42]

import matplotlib.pyplot as plt # Meses en inglés months = ['Ene', 'Feb', 'Mar', 'Abr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Ago', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dic'] # Nuevos datos de ahorro savings_city_1 = [1.63, 1.60, 2.30, 1.90, 2.28, 2.21, 2.56, 1.63, 1.69, 1.64, 1.94, 1.76] savings_city_2 = [3.48, 3.46, 5.07, 4.20, 5.03, 4.91, 5.62, 3.53, 3.62, 3.55, 4.17, 3.75]

import matplotlib.pyplot as plt # Meses en inglés months = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'] # Nuevos datos de ahorro savings_city_1 = [1.59, 1.72, 2.57, 2.96, 2.94, 3.31, 3.35, 2.74, 2.50, 2.20, 1.63, 1.20] savings_city_2 = [3.26, 3.67, 5.61, 6.61, 6.72, 7.67, 7.78, 6.28, 5.67, 4.80, 3.43, 2.42]

import matplotlib.pyplot as plt # Meses en inglés months = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'] # Nuevos datos de ahorro savings_city_1 = [1.63, 1.60, 2.30, 1.90, 2.28, 2.21, 2.56, 1.63, 1.69, 1.64, 1.94, 1.76] savings_city_2 = [3.48, 3.46, 5.07, 4.20, 5.03, 4.91, 5.62, 3.53, 3.62, 3.55, 4.17, 3.75]

import matplotlib.pyplot as plt # Meses en inglés months = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'] # Nuevos datos de ahorro savings_city_1 = [5.07, 5.03, 7.32, 6.06, 7.26, 7.08, 8.13, 5.13, 5.28, 5.16, 6.06, 5.47] savings_city_2 = [4.82, 5.36, 8.13, 9.50, 9.60, 10.90, 11.05, 8.96, 8.11, 6.95, 5.02, 3.60]

import matplotlib.pyplot as plt # Meses en inglés months = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'] # Nuevos datos de ahorro de energía savings_city_1 = [1521.30, 1508.48, 2196.04, 1817.89, 2178.17, 2122.62, 2439.57, 1538.74, 1582.89, 1548.40, 1819.29, 1641.00] savings_city_2 = [1205.35, 1339.70, 2032.06, 2375.84, 2399.07, 3271.37, 3316.02, 2687.76, 2434.36, 1737.08, 1255.25, 899.69]

import matplotlib.pyplot as plt # Datos de los meses y ahorro en miles de pesos meses = ['Enero', 'Febrero', 'Marzo', 'Abril', 'Mayo', 'Junio', 'Julio', 'Agosto', 'Septiembre', 'Octubre', 'Noviembre', 'Diciembre'] ahorro_cuernavaca = [ 1.45, 1.48, 1.99, 1.73, 1.86, 1.86, 2.09, 1.42, 1.42, 1.50, 1.72, 1.43

import matplotlib.pyplot as plt # Datos de los meses y energía producida en MWh meses = ['Enero', 'Febrero', 'Marzo', 'Abril', 'Mayo', 'Junio', 'Julio', 'Agosto', 'Septiembre', 'Octubre', 'Noviembre', 'Diciembre'] # Energía producida en Cuernavaca y Mexicali energia_cuernavaca = [ 4.82, 4.92, 6.65, 5.77, 6.19, 6.19, 6.97, 4.72, 4.72, 5.00,

import matplotlib.pyplot as plt # Datos de los meses y energía producida en GWh meses = ['Enero', 'Febrero', 'Marzo', 'Abril', 'Mayo', 'Junio', 'Julio', 'Agosto', 'Septiembre', 'Octubre', 'Noviembre', 'Diciembre'] energia_electrica = [ 0.784269, 0.58954, 0.165323, 0.51315, 1.00223, 1.87998, 1.298032, 0.213621, 0.18018, 0.452786, 0.70155, 0.730949

import matplotlib.pyplot as plt # Datos de los meses y energía producida en MWh meses = ['Enero', 'Febrero', 'Marzo', 'Abril', 'Mayo', 'Junio', 'Julio', 'Agosto', 'Septiembre', 'Octubre', 'Noviembre', 'Diciembre'] energia_electrica = [ 0.740249, 0.607824, 0.402721, 0.54759, 0.521916, 0.4482, 0.285231, 0.720068, 0.69744, 0.71548, 0.58524, 0.750138