text: 
  """
  En este script se recrean los datos obtenidos
  de UDAPE, actualizado por los datos del gobierno.
  
  De inicio se usaran las tablas dadas en el repositorio
  pero se buscara en el futuro construir todo.
  
  """
  
  import os,sys
  import pandas as pd
  import numpy as np
  np.warnings.filterwarnings('ignore', category=np.VisibleDeprecationWarning)      
  
  
  # La corrección para llevar los indicadores a 100 000 habitantes.
  _n=115.131 
  
  #datos casos diarios
  df_casos=pd.read_csv('covid19-bolivia-udape/confirmados_diarios.csv',sep=',',header=0,index_col=0).fillna(0)
  dep=['Chuquisaca','La Paz','Cochabamba','Oruro','Potosí','Tarija','Santa Cruz','Beni','Pando']
  
  # correccion para llevarlo a corrección cada 100 000 hab por cada departamento. 
  # se usa una relación proporcional de población
  n_dep = _n*(1/100)*np.array([5.78,27.03,17.52,4.92,8.23,4.81,26.42,4.19,1.10])  #el porcentaje
  
  casos = df_casos.iloc[:,:].values.T
  y=df_casos.index.values    #con el indice dado por las fechas del reporte
  
  mdf_casos = df_casos.rolling(7,min_periods=1).mean()
  mean_casos = mdf_casos.iloc[:,:].values.T 
  
  import matplotlib.pyplot as plt
  from matplotlib.offsetbox import TextArea, DrawingArea, OffsetImage, AnnotationBbox
  import matplotlib.image as mpimg
  from matplotlib import font_manager as fm, rcParams
  
  fpath = os.path.join(r'MonoLisaSimpson-Regular.ttf')
  prop = fm.FontProperties(fname=fpath)
  fname = os.path.split(fpath)[1]
  
  # These are the "Tableau 20" colors as RGB.    
  tableau20 = [(48,48,48), (240,240,240), (59,170,6), (61,167,249),    
               (230,0,0)]    
  
               #1[0] fondo plomo
               #2    blanco de titulos
               #3    rojo neon puntos
               #4    verdes
               #5    celestes
  # Scale the RGB values to the [0, 1] range, which is the format matplotlib accepts.    
  for i in range(len(tableau20)):    
      r, g, b = tableau20[i]    
      tableau20[i] = (r / 255., g / 255., b / 255.)   
  
  
  
  for i in range(len(dep)):
      fig = plt.figure(figsize=(50,30))
      #Color del fondo
      fig.patch.set_facecolor(tableau20[0])
      plt.axes().patch.set_facecolor(tableau20[0])
      plt.subplots_adjust(top=0.80)
      plt.title('\nNuevos casos/día cada 100\'000 HAB en el Dep.:\n'+dep[i]+'\n(último reporte en fuente: '+y[-1]+')\n',fontsize=75,fontproperties=prop,color=tableau20[1])
      for j in range(9):
          if dep[j]!=dep[i]:
              plt.plot(y,mean_casos[j]/n_dep[j],label=dep[j],linewidth=2,linestyle='-')
          else:
              pass
      plt.plot(y,mean_casos[i]/n_dep[i],label='Promedio 7 días '+dep[i],linewidth=6,color=tableau20[2],linestyle='-')
   
      plt.setp(plt.legend(loc='upper left',fontsize=40).get_lines(), linewidth=6)
      plt.yticks(fontsize=50,fontproperties=prop,color=tableau20[1])
      plt.xticks(y[::30],fontsize=40,rotation=45,fontproperties=prop,color=tableau20[1])
     # plt.ylim(0,2*np.max(var_mc[i]))  
      plt.ylabel('\nCasos/día\n',fontsize=60,fontproperties=prop,color=tableau20[1])
      plt.gca().yaxis.grid(linestyle='--',linewidth=1,dashes=(5,15))
      plt.gca().spines["top"].set_visible(False)    
      plt.gca().spines["bottom"].set_visible(False)    
      plt.gca().spines["right"].set_visible(False)    
      plt.gca().spines["left"].set_visible(False)  
      plt.gca().get_xaxis().tick_bottom()    
      plt.gca().get_yaxis().tick_left()
      plt.subplots_adjust(bottom=0.2)
      plt.text(0,-18,"Data source: https://www.udape.gob.bo/index.php?option=com_wrapper&view=wrapper&Itemid=104"    
         "\nAutor: Telegram Bot: @Bolivian_Bot"    
         "\nNota: Curva de nuevos casos/día ajustada a 100 000 hab",fontsize=30,fontproperties=prop,color=tableau20[1]);
      plt.savefig('imagenes/casos_cov_'+dep[i]+'.png');
   