import matplotlib.pyplot as plt

# Datos de diámetro, potencia eléctrica y térmica (actualizados)
diameters = [0.015, 0.03, 0.045, 0.06, 0.075, 0.09]
electric_power = [1.548, 1.545, 1.54, 1.536, 1.531, 1.526]
thermal_power = [7.013, 7.011, 7.008, 7.005, 7.002, 6.999]

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

# Nuevos rangos solicitados
electric_power_min = 1.52
electric_power_max = 1.56
thermal_power_min = 6.90
thermal_power_max = 7.10

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

# Graficar potencia eléctrica
ax1.plot(diameters, electric_power, marker='o', color='blue', linestyle='-', linewidth=2, label='Potencia eléctrica')
ax1.set_ylabel('Potencia (kW)', fontsize=axis_label_fontsize)
ax1.tick_params(axis='both', labelsize=tick_label_fontsize)
ax1.set_xlabel('Diámetro de la tubería del SRC-PVT (m)', fontsize=axis_label_fontsize)
ax1.set_ylim(electric_power_min, electric_power_max)

# Ajustar los límites y ticks del eje X con márgenes
x_margin = 0.01
ax1.set_xlim(min(diameters) - x_margin, max(diameters) + x_margin)
ax1.set_xticks(diameters)

# Crear segundo eje Y para la potencia térmica
ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(diameters, thermal_power, marker='s', color='red', linestyle='-', linewidth=2, label='Potencia térmica')
ax2.set_ylabel('Potencia (kW)', fontsize=axis_label_fontsize)
ax2.set_ylim(thermal_power_min, thermal_power_max)
ax2.tick_params(axis='y', labelsize=tick_label_fontsize)

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

# Integrar leyendas
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()