import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Datos de diámetro, eficiencia eléctrica y térmica
diameter = [0.015, 0.03, 0.045, 0.06, 0.075, 0.09]
electric_efficiency = [0.1813, 0.1734, 0.1684, 0.1646, 0.1614, 0.1585]
thermal_efficiency = [0.5457, 0.5888, 0.6286, 0.6668, 0.7041, 0.7405]

# Tamaños de letra personalizables
title_fontsize = 22
axis_label_fontsize = 20
tick_label_fontsize = 20
legend_fontsize = 20

# Definir manualmente los rangos de los ejes Y
electric_efficiency_min = 0.15
electric_efficiency_max = 0.19
thermal_efficiency_min = 0.50
thermal_efficiency_max = 0.80

# Crear una figura y ejes
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(12, 8))

# Graficar eficiencia eléctrica
ax1.plot(diameter, electric_efficiency, marker='o', color='blue', linestyle='-', linewidth=2, label='Electric efficiency')
ax1.set_ylabel('Efficiency', fontsize=axis_label_fontsize)
ax1.tick_params(axis='both', labelsize=tick_label_fontsize)
ax1.set_xlabel('Diameter of pipe (m)', fontsize=axis_label_fontsize)
ax1.set_ylim(electric_efficiency_min, electric_efficiency_max)  # Ajuste del límite del eje Y izquierdo

# Establecer los ticks del eje Y izquierdo con un paso de 0.1
ax1.set_yticks(np.arange(electric_efficiency_min, electric_efficiency_max, 0.01))  # Rango ajustado para pasos de 0.01

# Ajustar los límites y ticks del eje X
ax1.set_xlim(0.01, 0.095)  # Ajustar los límites para incluir los valores de diámetro
ax1.set_xticks(diameter)  # Asegurar que los ticks coincidan con los datos
ax1.set_xticks([0.01, 0.02, 0.03, 0.045, 0.06, 0.075, 0.09], minor=True)  # Márgenes en la escala de X

# Crear segundo eje Y para la eficiencia térmica
ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(diameter, thermal_efficiency, marker='s', color='red', linestyle='-', linewidth=2, label='Thermal efficiency')
ax2.set_ylabel('Efficiency', fontsize=axis_label_fontsize)
ax2.set_ylim(thermal_efficiency_min, thermal_efficiency_max)  # Ajuste del límite del eje Y derecho
ax2.tick_params(axis='y', labelsize=tick_label_fontsize)

# Título del gráfico
plt.title('', fontsize=title_fontsize)

# Integrar leyendas en un solo cuadro a la izquierda
lines1, labels1 = ax1.get_legend_handles_labels()
lines2, labels2 = ax2.get_legend_handles_labels()
ax1.legend(lines1 + lines2, labels1 + labels2, loc='upper left', fontsize=legend_fontsize, frameon=True)

# Acentuar el marco del gráfico
for spine in ax1.spines.values():
    spine.set_edgecolor('black')
    spine.set_linewidth(2)

for spine in ax2.spines.values():
    spine.set_edgecolor('black')
    spine.set_linewidth(2)

# Ajustar el diseño
fig.tight_layout()

# Mostrar el gráfico
plt.show()