Profile & Slope Plotter

Notebook Jupyter para generar perfiles longitudinales y gráficas de pendiente (%) a partir de un fichero CSV a aprtir del plugin L_RAT (si bien se puede adaptar a cualquier tabla o dataset).

Está pensado para flujos típicos de ingeniería civil (carreteras, ferrocarril, conducciones y trazados lineales), pero es aplicable a cualquier serie con eje longitudinal (distancia) y variables asociadas.

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🎯 Qué hace este notebook

• Genera dos figuras:
  • ✅ Perfil longitudinal (cota vs distancia)
  • ✅ Perfil longitudinal + pendiente (%) en eje secundario
• El eje X siempre se representa contra Dist_Origen_metros (distancia real en metros).
• Permite elegir cómo etiquetar el eje X:
  • PK (K+MMM) usando m_field_PK_KM
  • Metros usando Dist_Origen_metros
• Estilo gráfico homogéneo preparado para informes.

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📥 Input

Un CSV que debe incluir, como mínimo, estas columnas:

Campo	Tipo	Descripción
Dist_Origen_metros	float	Distancia acumulada (m). Se usa como eje X real
Cota_SUAV	float	Cota/elevación suavizada (m)
SLOPE	float	Pendiente (%)
m_field_PK_KM	float	PK en kilómetros (ej. 162.300)

Notas:

• El notebook ordena los datos por Dist_Origen_metros y puede colapsar duplicados para evitar artefactos en el relleno del perfil.
• SLOPE puede contener NaN sin impedir el gráfico del perfil.

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🧩 Salida y estilo

• Perfil con área rellena y línea de perfil.
• En la segunda figura:
  • eje Y izquierdo: Altura (m)
  • eje Y derecho: Pendiente (%)
• Guías verticales y horizontales con estilo uniforme.
• Fondo del área de trazado con gris semitransparente.

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⚠️ Notas técnicas

La conversión PK → X usa interpolación y extrapolación robusta y controla:

• PK duplicados (se promedian)
• pequeñas variaciones en la distancia si los PKs no están correctamente calibrados
• posicionamiento correcto de ticks fuera del rango observado

Esto permite ubicar correctamente ticks fuera del dataset pero necesarios para una visualización elegante del gráfico.

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📄 Licencia

Este proyecto se distribuye bajo la GNU General Public License v3.0 (GPL-3.0).
Puedes usarlo, modificarlo y compartirlo libremente bajo los términos de esta licencia.

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👤 Autor

• LinkedIn: Javi H. Piris
• GitHub: @Javisionario