<SYSTEM_TASK:>
Given the following text description, write Python code to implement the functionality described below step by step
<END_TASK>
<USER_TASK:>
Description:
 Análisis de los datos obtenidos
Uso de ipython para el análsis y muestra de los datos obtenidos durante la producción.Se implementa un regulador experto. Los datos analizados son del día 12 de Agosto del 2015
Los datos del experimento
Step1:  Representamos ambos diámetro y la velocidad de la tractora en la misma gráfica
Step2:  Con esta tercera aproximación se ha conseguido estabilizar los datos y reducir la desviación estandar, sin embargo, la medía del filamento y de la velocidad de tracción ha disminuido también.
Como tercera  aproximación, vamos a  modificar los incrementos en los que el diámetro se encuentra entre $1.80mm$ y $1.70 mm$, en sentido de subida. (casos 3 y 5) el sentido de bajada se mantendrá con incrementos de +1.
Se ha detectado también que el eje de giro de la tractora está algo suelto. Se va a apretar para el siguiente ensayo.
Comparativa de Diametro X frente a Diametro Y para ver el ratio del filamento
Step3:  Filtrado de datos
Las muestras tomadas $d_x >= 0.9$ or $d_y >= 0.9$ las asumimos como error del sensor, por ello las filtramos de las muestras tomadas.
Step4:  Representación de X/Y
Step5:  Analizamos datos del ratio
Step6:  Límites de calidad
Calculamos el número de veces que traspasamos unos límites de calidad. 
$Th^+ = 1.85$ and $Th^- = 1.65$
<ASSISTANT_TASK:>
Python Code:
#Importamos las librerías utilizadas
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
#Mostramos las versiones usadas de cada librerías
print ("Numpy v{}".format(np.__version__))
print ("Pandas v{}".format(pd.__version__))
print ("Seaborn v{}".format(sns.__version__))
#Abrimos el fichero csv con los datos de la muestra
datos = pd.read_csv('ensayo2.CSV')
%pylab inline
#Almacenamos en una lista las columnas del fichero con las que vamos a trabajar
columns = ['Diametro X','Diametro Y', 'RPM TRAC']
#Mostramos un resumen de los datos obtenidoss
datos[columns].describe()
#datos.describe().loc['mean',['Diametro X [mm]', 'Diametro Y [mm]']]
Explanation: Análisis de los datos obtenidos
Uso de ipython para el análsis y muestra de los datos obtenidos durante la producción.Se implementa un regulador experto. Los datos analizados son del día 12 de Agosto del 2015
Los datos del experimento:
* Hora de inicio: 12:00
* Hora final : 12:30
* Filamento extruido: 425cm
* $T: 150ºC$
* $V_{min} tractora: 1.5 mm/s$
* $V_{max} tractora: 3.4 mm/s$
* Los incrementos de velocidades en las reglas del sistema experto son distintas:
    * En los casos 3 a 6 se pasa de un incremento de velocidad de +1 a un incremento de +2.
End of explanation
datos.ix[:, "Diametro X":"Diametro Y"].plot(figsize=(16,10),ylim=(0.5,3)).hlines([1.85,1.65],0,3500,colors='r')
#datos['RPM TRAC'].plot(secondary_y='RPM TRAC')
datos.ix[:, "Diametro X":"Diametro Y"].boxplot(return_type='axes')
Explanation: Representamos ambos diámetro y la velocidad de la tractora en la misma gráfica
End of explanation
plt.scatter(x=datos['Diametro X'], y=datos['Diametro Y'], marker='.')
Explanation: Con esta tercera aproximación se ha conseguido estabilizar los datos y reducir la desviación estandar, sin embargo, la medía del filamento y de la velocidad de tracción ha disminuido también.
Como tercera  aproximación, vamos a  modificar los incrementos en los que el diámetro se encuentra entre $1.80mm$ y $1.70 mm$, en sentido de subida. (casos 3 y 5) el sentido de bajada se mantendrá con incrementos de +1.
Se ha detectado también que el eje de giro de la tractora está algo suelto. Se va a apretar para el siguiente ensayo.
Comparativa de Diametro X frente a Diametro Y para ver el ratio del filamento
End of explanation
datos_filtrados = datos[(datos['Diametro X'] >= 0.9) & (datos['Diametro Y'] >= 0.9)]
#datos_filtrados.ix[:, "Diametro X":"Diametro Y"].boxplot(return_type='axes')
Explanation: Filtrado de datos
Las muestras tomadas $d_x >= 0.9$ or $d_y >= 0.9$ las asumimos como error del sensor, por ello las filtramos de las muestras tomadas.
End of explanation
plt.scatter(x=datos_filtrados['Diametro X'], y=datos_filtrados['Diametro Y'], marker='.')
Explanation: Representación de X/Y
End of explanation
ratio = datos_filtrados['Diametro X']/datos_filtrados['Diametro Y']
ratio.describe()
rolling_mean = pd.rolling_mean(ratio, 50)
rolling_std = pd.rolling_std(ratio, 50)
rolling_mean.plot(figsize=(12,6))
# plt.fill_between(ratio, y1=rolling_mean+rolling_std, y2=rolling_mean-rolling_std, alpha=0.5)
ratio.plot(figsize=(12,6), alpha=0.6, ylim=(0.5,1.5))
Explanation: Analizamos datos del ratio
End of explanation
Th_u = 1.85
Th_d = 1.65
data_violations = datos[(datos['Diametro X'] > Th_u) | (datos['Diametro X'] < Th_d) |
                       (datos['Diametro Y'] > Th_u) | (datos['Diametro Y'] < Th_d)]
data_violations.describe()
data_violations.plot(subplots=True, figsize=(12,12))
Explanation: Límites de calidad
Calculamos el número de veces que traspasamos unos límites de calidad. 
$Th^+ = 1.85$ and $Th^- = 1.65$
End of explanation
<END_TASK>