Test — Tema Oscuro

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Fecha de publicación

30 de septiembre de 2024

Tipografía y texto

Este es un párrafo normal con texto en negrita, cursiva, y código inline para ver cómo se ve la fuente Barlow en el cuerpo del documento.

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Subtítulo nivel 3

Texto bajo un h3 — nótese la barra izquierda cian y el color del título.

Bloques de código

Python 
import pandas as pd
import numpy as np

# Datos de ejemplo
data = {
    "proyecto": ["PRY001", "PRY002", "PRY003", "PRY004"],
    "CPI":      [0.881,    0.963,    0.850,    0.948],
    "SPI":      [0.890,    0.969,    0.951,    0.956],
    "BAC":      [4.8e9,    12.5e9,   8.2e9,    6.4e9],
}
df = pd.DataFrame(data)
df["EAC"] = df["BAC"] / df["CPI"]
df["Desv_%"] = (df["EAC"] - df["BAC"]) / df["BAC"] * 100
print(df.round(3))
  proyecto    CPI    SPI           BAC           EAC  Desv_%
0   PRY001  0.881  0.890  4.800000e+09  5.448354e+09  13.507
1   PRY002  0.963  0.969  1.250000e+10  1.298027e+10   3.842
2   PRY003  0.850  0.951  8.200000e+09  9.647059e+09  17.647
3   PRY004  0.948  0.956  6.400000e+09  6.751055e+09   5.485

Bloque sin fold:

def curva_s(mes, plazo):
    import math
    def s(t): return 1 / (1 + math.exp(-10 * (t/plazo - 0.5)))
    s0, s1 = s(0), s(plazo)
    return (s(mes) - s0) / (s1 - s0)

for mes in [1, 3, 6, 9, 12]:
    print(f"Mes {mes:2d}: {curva_s(mes, 12)*100:.1f}%")

Tabla

Estado de proyectos al corte Sep 2024
Proyecto CPI SPI Estado
Via Terciaria Km 12-28 0.881 0.890 🟡 ATENCIÓN
Edificio Zona Rosa 0.963 0.969 🟡 ATENCIÓN
Puente Río Magdalena 0.850 0.951 🔴 CRÍTICO
Hospital Regional 0.993 0.992 🟢 NORMAL

Callouts

Nota

Nota: esto es un callout de tipo note — borde cian izquierdo.

Tip

Tip: esto es un callout de tipo tip — borde verde.

Advertencia

Atención: PRY003 tiene CPI 0.850, en umbral crítico.

Importante

Crítico: el sobrecosto estimado del portafolio es $4.06B COP.

Gráfica Plotly

Python 
import plotly.graph_objects as go

proyectos = ["PRY001","PRY002","PRY003","PRY004","PRY005","PRY006","PRY007","PRY008"]
cpi = [0.881, 0.963, 0.850, 0.948, 0.877, 0.993, 0.978, 0.938]
spi = [0.890, 0.969, 0.951, 0.956, 0.944, 0.992, 0.972, 0.937]
bac = [4.8, 12.5, 8.2, 6.4, 3.1, 5.6, 0.48, 9.8]

def color(c):
    if c < 0.85: return "#d63031"
    if c < 0.95: return "#e17055"
    return "#00c9b1"

fig = go.Figure()

for v, c, s, b in zip(proyectos, cpi, spi, bac):
    fig.add_trace(go.Scatter(
        x=[c], y=[s],
        mode="markers+text",
        marker=dict(size=max(12, b*2), color=color(c),
                    opacity=0.85, line=dict(width=2, color="white")),
        text=[v], textposition="middle center",
        textfont=dict(size=9, color="white"),
        hovertemplate=f"<b>{v}</b><br>CPI: {c}<br>SPI: {s}<extra></extra>",
        showlegend=False,
    ))

for val, col, dash in [(1.0,"#00c9b1","dot"),(0.95,"#e17055","dash"),(0.85,"#d63031","dash")]:
    fig.add_hline(y=val, line_color=col, line_dash=dash, line_width=1, opacity=0.5)
    fig.add_vline(x=val, line_color=col, line_dash=dash, line_width=1, opacity=0.5)

fig.update_layout(
    height=380,
    paper_bgcolor="#1c1f30",
    plot_bgcolor="#141622",
    margin=dict(l=50, r=30, t=20, b=50),
    xaxis=dict(title="CPI", gridcolor="#2a2f45", range=[0.82,1.02],
               tickfont=dict(color="#7a8499"), titlefont=dict(color="#7a8499")),
    yaxis=dict(title="SPI", gridcolor="#2a2f45", range=[0.84,1.02],
               tickfont=dict(color="#7a8499"), titlefont=dict(color="#7a8499")),
    font=dict(family="Barlow, sans-serif", color="#7a8499"),
)
fig.show()
Figura 1: Scatter CPI vs SPI — test del tema oscuro con Plotly
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