text: import numpy as np
  from matplotlib import pyplot as plt
  import emcee
  import sys
  import os
  
  from pc_path import definir_path
  path_git, path_datos_global = definir_path()
  
  os.chdir(path_git)
  sys.path.append('./Software/Funcionales/Clases')
  from funciones_graficador import Graficador
  
  #%% Importo los mínimos del chi2
  os.chdir(path_git+'/Software/Estadística/Resultados_simulaciones')
  with np.load('valores_medios_LCDM_CC+SN_4params.npz') as data:
      sol = data['sol']
  
  #%% Importo las cadenas
  os.chdir(path_datos_global+'/Resultados_cadenas')
  terminacion=""
  filename = "sample_LCDM_CC+SN_4params"+terminacion+".h5"
  reader = emcee.backends.HDFBackend(filename)
  
  # Algunos valores
  tau = reader.get_autocorr_time()
  burnin = int(2 * np.max(tau))
  thin = int(0.5 * np.min(tau))
  
  #sample = reader.get_chain()
  #burnin = int(0.2*len(sample[:,0]))
  
  #%%
  #burnin=100
  #thin=5
  %matplotlib qt5
  analisis = Graficador(reader, ['$M_{abs}$','$\Omega_{m}$','$H_{0}$'],'CC+SN (LCDM)')
                      #'Supernovas tipo IA + Cronómetros Cósmicos + BAO')
  analisis.graficar_contornos(discard=burnin, thin=thin, poster=False,color='r')
  plt.savefig('/home/matias/Desktop/Moves/contornos_{}'.format(terminacion))
  #%%
  analisis.graficar_cadenas(num_chains=5)
  plt.savefig('/home/matias/Desktop/Moves/cadena_{}'.format(terminacion))
  analisis.reportar_intervalos(discard=burnin, thin=thin)
  