def CreacionHTML(DirectorioBase, Informes, NombreFichero, df):
"""
PREPARACION DE DATOS
"""
campos_rename = {
'TiempoTotal':'TiempoTotal',
'TiempoActividad':'TiempoActividad',
'Distancia':'Distancia[m]',
'Bloque':'Bloque',
'Latitud':'Latitud',
'Longitud':'Longitud',
'FrecuenciaCardiaca':'FrecuenciaCardiaca[ppm]',
'Velocidad':'Velocidad[m/s]',
'Ritmo':'Ritmo[m:s]',
'Altitud':'Altitud[m]',
'Cadencia':'Cadencia[ppm]',
'TemperaturaAmbiente':'Temperatura[ºC]',
'LongitudZancada':'LongitudZancada[m]',
'Pendiente':'Pendiente[%]',
'DesnivelPositivoAcumulado':'DesnivelPositivo[m]',
'DesnivelNegativoAcumulado':'DesnivelNegativo[m]'}
list_keep = []
dict_rename = {}
for Column in df.columns:
for key in campos_rename:
if Column == key:
list_keep.append(key)
dict_rename.update({key : campos_rename[key]})
# Creacion del DataFrame de origen de Bokeh con renombrado de las columnas
dfBokeh = df[list_keep].rename(columns=dict_rename).copy()
# ReIndexado del dataframe para generar datos durante todo el tiempo que dure la actividad
dfBokeh['Hora'] = df.index
dfBokeh['DeltaTiempo'] = (dfBokeh['Hora']-dfBokeh['Hora'].shift()).fillna(pd.Timedelta(seconds=0))
NuevoIndice = pd.date_range(start= dfBokeh.index.min(), end= dfBokeh.index.max(), freq= pd.DateOffset(seconds= dfBokeh['DeltaTiempo'].value_counts().idxmax().total_seconds()))
dfBokeh = dfBokeh.reindex(NuevoIndice, fill_value= np.NaN) # Recalculo del tiempo total
dfBokeh = dfBokeh.drop(['Hora', 'DeltaTiempo'], 1)
dfBokeh['TiempoTotal'] = dfBokeh.index - dfBokeh.index.min()
# Reasignacion de valores missing
for Column in dfBokeh.columns:
if Column in ['TiempoActividad', 'Distancia[m]', 'Bloque', 'Latitud', 'Longitud', 'Altitud[m]', 'Temperatura[ºC]', 'DesnivelPositivo[m]', 'DesnivelNegativo[m]']:
dfBokeh.update(dfBokeh[Column].fillna(method='ffill')) # Variables que mantienen el ultimo valor registrado
elif Column in ['Velocidad[m/s]', 'Pendiente[%]']:
dfBokeh.update(dfBokeh[Column].fillna(0)) # Variables que interesa tenerlas a 0 incluso aunque no se llegue a representar
elif Column in ['Ritmo[m:s]']:
dfBokeh.update(dfBokeh[Column].fillna(dfBokeh['Ritmo[m:s]'].max())) # En el caso del ritmo cuanto mejor, peor xD
# Inclusion del ritmo instantaneo en formato texto
dfBokeh['Ritmo[STR]'] = dfBokeh['Ritmo[m:s]'].dt.round('1s').dt.components['minutes'].astype(str).apply(lambda x: x.zfill(2))+':'+dfBokeh['Ritmo[m:s]'].dt.round('1s').dt.components['seconds'].astype(str).apply(lambda x: x.zfill(2))
elif Column in ['FrecuenciaCardiaca[ppm]']:
dfBokeh.update(dfBokeh[Column].fillna(min(dfBokeh['FrecuenciaCardiaca[ppm]'].min(), 85))) # Como desconocemos el valor instanteneo, le asignamos un minimo por defecto
# Creacion de coordenadas Mercator en el DataFrame
if 'Longitud' in dfBokeh.columns and 'Latitud' in dfBokeh.columns:
for index, row in dfBokeh.iterrows():
LongitudMercator, LatitudMercator = ConversorCoordenadasMercator(row.Longitud, row.Latitud)
dfBokeh.at[index,'LongitudMercator'] = LongitudMercator
dfBokeh.at[index,'LatitudMercator'] = LatitudMercator
"""
Dropeo aqui de las cooredenadas que no sean mercator
"""
"""
Incluir aqui una funcion que determine la freecuencia de muestreo adecuada
"""
campos_resample = {
# Indice
'TiempoTotal': np.max,
# Frecuencia 1
'TiempoActividad': np.max,
'Distancia[m]':np.max,
'LongitudMercator': np.mean,
'LatitudMercator': np.mean,
'Altitud[m]': np.max,
'Velocidad[m/s]': np.mean,
'FrecuenciaCardiaca[ppm]': np.mean,
'Temperatura[ºC]': np.min,
'Pendiente[%]': np.mean,
'DesnivelPositivo[m]': np.max,
'DesnivelNegativo[m]': np.max,
# Frecuencia 2
'Cadencia[ppm]': np.mean,
'LongitudZancada[m]': np.mean}
dict_frec_1 = {}
dict_frec_2 = {}
for Column in dfBokeh.columns:
for key in campos_resample:
if Column == key:
if Column in ['TiempoTotal', 'TiempoActividad', 'Distancia[m]', 'LongitudMercator', 'LatitudMercator', 'Altitud[m]', 'Velocidad[m/s]', 'FrecuenciaCardiaca[ppm]', 'Temperatura[ºC]', 'Pendiente[%]', 'DesnivelPositivo[m]', 'DesnivelNegativo[m]']:
dict_frec_1.update({key : campos_resample[key]})
if Column in ['TiempoTotal', 'Cadencia[ppm]', 'LongitudZancada[m]']:
dict_frec_2.update({key : campos_resample[key]})
# Reduccion de la frecuencia de muestreo para visualiza mejor graficas con muchos datos
dfBokehResample = dfBokeh.groupby('Bloque').resample('5S').agg(dict_frec_1)
# Reducion de la frecuencia de muestreo de los datos que se visualizaran de manera discreta
dfBokehDiscretos = dfBokeh.groupby('Bloque').resample('10S').agg(dict_frec_2)
if 'Cadencia[ppm]' in dfBokehDiscretos.columns:
dfBokehDiscretos['Cadencia[ppm]'] = dfBokehDiscretos['Cadencia[ppm]'].round()
# Se incluyen en el mismo DataFrame variables con diferente frecuencia de muestreo
DataFrameBokeh = pd.merge(dfBokehResample, dfBokehDiscretos, how='left', on='TiempoTotal')
if 'Ritmo[STR]' in dfBokeh.columns:
dfBokehSTR = dfBokeh[['TiempoTotal', 'Ritmo[STR]']]
DataFrameBokeh = pd.merge(DataFrameBokeh, dfBokehSTR, how='left', on='TiempoTotal')
# Creacion del ColumnDataSource de origen de Bokeh
DatosBokeh = ColumnDataSource(DataFrameBokeh)
from source.common.PaletasColores import Grapefruit, Bittersweet, Sunflower, Grass, Mint, Aqua, BlueJeans, Lavender, PinkRose, SkinTone, LightGray, DarkGray, PaletaGrises
# Creacion de metricas auxiliares reescaladas a la metrica principal
DiccionarioVariables = ParametrosVariables(DatosBokeh)
"""
Se recorre el diccionario de variables filtrando aquellas que esten activas, estan seran
las metricas principales.
Una vez seleccionada una metrica principal se vuelve a iterar sobre el diccionario de variables
para seleccionar aquellas activas que no coincidan con la principal, estas seran las metricas auxiliares.
Por cada una de estas combinaciones se crea un campo nuevo sobre el ColumnDataSource de la metrica
principal cuyo nombre sera la variable auxiliar sin las unidades y añadiendo el sufijo correspondiente
a la metrica principal. Los valores de estos campos seran un reescalado de la metrica auxiliar
para la visualizacion junto con la metrica principal sin importar las unidades de la primeras.
"""
for MetricaPrincipal in DiccionarioVariables:
if DiccionarioVariables[MetricaPrincipal]['Activo'] == 1 and DiccionarioVariables[MetricaPrincipal]['Variable'] in DatosBokeh.column_names:
for MetricaAuxiliar in DiccionarioVariables:
if MetricaAuxiliar != MetricaPrincipal and DiccionarioVariables[MetricaAuxiliar]['Activo'] == 1 and DiccionarioVariables[MetricaAuxiliar]['Variable'] in DatosBokeh.column_names:
if MetricaAuxiliar == 'ALTITUD':
OffsetSuperiorAltitud, OffsetInferiorAltitud = CalculoOffsetAltitud(DiccionarioVariables[MetricaPrincipal]['CDS'])
MinVariable = np.nanmin(DiccionarioVariables[MetricaPrincipal]['CDS'].data[DiccionarioVariables[MetricaAuxiliar]['Variable']]) - (np.nanmax(DiccionarioVariables[MetricaPrincipal]['CDS'].data[DiccionarioVariables[MetricaAuxiliar]['Variable']])-np.nanmin(DiccionarioVariables[MetricaPrincipal]['CDS'].data[DiccionarioVariables[MetricaAuxiliar]['Variable']]))*(0.5*OffsetInferiorAltitud)
MaxVariable = np.nanmax(DiccionarioVariables[MetricaPrincipal]['CDS'].data[DiccionarioVariables[MetricaAuxiliar]['Variable']]) + (np.nanmax(DiccionarioVariables[MetricaPrincipal]['CDS'].data[DiccionarioVariables[MetricaAuxiliar]['Variable']])-np.nanmin(DiccionarioVariables[MetricaPrincipal]['CDS'].data[DiccionarioVariables[MetricaAuxiliar]['Variable']]))*(0.5*OffsetSuperiorAltitud)
else:
MinVariable = np.nanmin(DiccionarioVariables[MetricaPrincipal]['CDS'].data[DiccionarioVariables[MetricaAuxiliar]['Variable']])
MaxVariable = np.nanmax(DiccionarioVariables[MetricaPrincipal]['CDS'].data[DiccionarioVariables[MetricaAuxiliar]['Variable']])
DiccionarioVariables[MetricaPrincipal]['CDS'].add(Reescalado(DiccionarioVariables[MetricaPrincipal]['CDS'].data[DiccionarioVariables[MetricaAuxiliar]['Variable']], [MinVariable, MaxVariable], [DiccionarioVariables[MetricaPrincipal]['LimiteInferiorY'],DiccionarioVariables[MetricaPrincipal]['LimiteSuperiorY']]), name=DiccionarioVariables[MetricaAuxiliar]['Variable'].split('[',1)[0] + DiccionarioVariables[MetricaPrincipal]['Sufijo'])
"""
Datos de usuario
"""
FCMax = 185 #Frecuencia cardiaca maxima
FCRep = 37 #Frecuencia cardiaca en reposo
output_file(os.path.join(DirectorioBase, Informes, NombreFichero+'.html'))
DiccionarioTabs = {
'HTML':NombreFichero,
'tab1':NombreFichero+'_tab1',
'tab2':NombreFichero+'_tab2',
'tab3':NombreFichero+'_tab3',
'tab4':NombreFichero+'_tab4',
'tab5':NombreFichero+'_tab5',
'tab6':NombreFichero+'_tab6',
'tab7':NombreFichero+'_tab7'
}
# Visualizacion de la actividad
TabsDisponibles = []
# Coordenadas y altitud
if 'LatitudMercator' in DatosBokeh.column_names and 'LongitudMercator' in DatosBokeh.column_names:
DiccionarioTabs['tab1'] = Panel(child = TabInicio(NombreFichero, df, DatosBokeh), title = 'RESUMEN')
TabsDisponibles.append(DiccionarioTabs['tab1'])
# Distancia y alguna metrica
if 'Distancia[m]' in DatosBokeh.column_names:
DiccionarioTabs['tab2'] = Panel(child = TabGraficosDistancia(DatosBokeh), title = 'GRAFICAS DISTANCIA')
TabsDisponibles.append(DiccionarioTabs['tab2'])
# Alguna metrica
DiccionarioTabs['tab3'] = Panel(child = TabGraficosTiempoActividad(DatosBokeh), title = 'GRAFICAS TIEMPO ACTIVIDAD')
TabsDisponibles.append(DiccionarioTabs['tab3'])
DiccionarioTabs['tab4'] = Panel(child = TabGraficosTiempoTotal(DatosBokeh), title = 'GRAFICAS TIEMPO TOTAL')
TabsDisponibles.append(DiccionarioTabs['tab4'])
# Distancia, altitud, FC y Cadencia
if 'Distancia[m]' in DatosBokeh.column_names and 'Altitud[m]' in DatosBokeh.column_names and 'FrecuenciaCardiaca[ppm]' in DatosBokeh.column_names and 'Cadencia[ppm]' in DatosBokeh.column_names:
DiccionarioTabs['tab5'] = Panel(child = TabParcialesKilometricos(df), title = 'PARCIALES KILOMETRICOS')
TabsDisponibles.append(DiccionarioTabs['tab5'])
DiccionarioTabs['tab6'] = Panel(child = TabParcialesPausas(df), title = 'ANALISIS POR PAUSAS')
TabsDisponibles.append(DiccionarioTabs['tab6'])
# FC
if 'FrecuenciaCardiaca[ppm]' in DatosBokeh.column_names:
DiccionarioTabs['tab7'] = Panel(child = TabZonasCardiacas(df, FCMax, FCRep), title = 'ZONAS CARDIACAS')
TabsDisponibles.append(DiccionarioTabs['tab7'])
DiccionarioTabs['HTML'] = Tabs(tabs = TabsDisponibles)
save(DiccionarioTabs['HTML'])
def DesnivelPositivoAcumulado(DatosBokeh, EjeX, MetricasAuxiliares):
"""
GRAFICO AREA | DESNIVEL POSITIVO ACUMULADO
"""
# Creacion del diccionario de metricas auxiliares
DiccionarioVariables = ParametrosVariables(DatosBokeh)
# Generacion del codigo JavaScript que habilita la visualizacion de metricas auxiliares
CodigoJS = GeneracionCodigoJS(MetricasAuxiliares)
# Asignacion de tamaño del punto en graficas discretas
SizeCircle = FunctionSizeCircle(DatosBokeh)
# Creacion de un grafica
PLT = figure(width=1000,
height=400,
x_range=(DatosBokeh.data[EjeX].min(),
DatosBokeh.data[EjeX].max()),
y_range=(LimiteEjeY(DatosBokeh, 'DESNIVEL POSITIVO',
'Inferior'),
LimiteEjeY(DatosBokeh, 'DESNIVEL POSITIVO',
'Superior')),
tools='',
toolbar_location=None)
# Creacion del area bajo la linea de la metrica a partir del CDS
Area = DatosBokeh.to_df().copy().reset_index()[[
EjeX, 'DesnivelPositivo[m]'
]].set_index(EjeX)
Area.rename(columns={'DesnivelPositivo[m]': 'Area'}, inplace=True)
AreaBottom = Area[::-1]
AreaBottom['Area'] = 0
PLT.patch(x=hstack((AreaBottom.index, Area.index)),
y=hstack((AreaBottom['Area'], Area['Area'])),
color=Lavender[0],
alpha=1,
line_color=None)
# Inclusion de datos
PLT_Linea = PLT.line(EjeX,
'DesnivelPositivo[m]',
source=DatosBokeh,
color=Lavender[1],
line_width=2,
line_cap='round')
PLT.add_tools(
HoverTool(tooltips=[('', '@{DesnivelPositivo[m]}{int} m')],
renderers=[PLT_Linea],
mode='vline'))
# Inclusion de lineas auxiliares
ListadoMetricasAuxiliares = {}
for Metrica in MetricasAuxiliares:
if DiccionarioVariables[Metrica]['Tipo'] == 'circle':
ListadoMetricasAuxiliares[
'l' + str(MetricasAuxiliares.index(Metrica))] = PLT.circle(
EjeX,
DiccionarioVariables[Metrica]['Variable'].split('[', 1)[0]
+ DiccionarioVariables['DESNIVEL POSITIVO']['Sufijo'],
source=DiccionarioVariables[Metrica]['CDS'],
size=SizeCircle,
line_color=DiccionarioVariables[Metrica]['Color'],
color=DiccionarioVariables[Metrica]['Color'],
**DiccionarioVariables[Metrica]['Propiedades'])
elif DiccionarioVariables[Metrica]['Tipo'] == 'step':
ListadoMetricasAuxiliares[
'l' + str(MetricasAuxiliares.index(Metrica))] = PLT.step(
EjeX,
DiccionarioVariables[Metrica]['Variable'].split('[', 1)[0]
+ DiccionarioVariables['DESNIVEL POSITIVO']['Sufijo'],
source=DiccionarioVariables[Metrica]['CDS'],
color=DiccionarioVariables[Metrica]['Color'],
**DiccionarioVariables[Metrica]['Propiedades'])
else:
ListadoMetricasAuxiliares[
'l' + str(MetricasAuxiliares.index(Metrica))] = PLT.line(
EjeX,
DiccionarioVariables[Metrica]['Variable'].split('[', 1)[0]
+ DiccionarioVariables['DESNIVEL POSITIVO']['Sufijo'],
source=DiccionarioVariables[Metrica]['CDS'],
color=DiccionarioVariables[Metrica]['Color'],
**DiccionarioVariables[Metrica]['Propiedades'])
# Atributos
PLT.title.text = 'DESNIVEL POSITIVO ACUMULADO'
PLT.sizing_mode = 'fixed'
PLT.yaxis.axis_label = 'Desnivel positivo acumulado [m]'
PLT.yaxis.formatter = NumeralTickFormatter(format='0')
PLT.grid.visible = False
PLT.yaxis.minor_tick_line_color = None
PLT.yaxis.major_label_overrides = FormateoEjes(
DatosBokeh.data['DesnivelPositivo[m]'], 100, 1)
# Asignacion de opciones de visualizacion del eje X
if EjeX == 'Distancia[m]':
PLT.xaxis.axis_label = 'Distancia'
PLT.xaxis.formatter = NumeralTickFormatter(format='0')
if DatosBokeh.data['Distancia[m]'].max() >= 4000:
PLT.xaxis.ticker = SingleIntervalTicker(interval=1000)
PLT.xaxis.major_label_overrides = FormateoEjes(
DatosBokeh.data['Distancia[m]'], 1000, 1000, 0, 0)
elif EjeX == 'TiempoActividad':
PLT.xaxis.axis_label = 'Tiempo actividad'
PLT.xaxis.formatter = DatetimeTickFormatter(hourmin='%H:%M:%S',
minutes='%M:%S',
seconds='%Ss')
PLT.xaxis.ticker = DatetimeTicker()
elif EjeX == 'TiempoTotal':
PLT.xaxis.axis_label = 'Tiempo total'
PLT.xaxis.formatter = DatetimeTickFormatter(hourmin='%H:%M:%S',
minutes='%M:%S',
seconds='%Ss')
PLT.xaxis.ticker = DatetimeTicker()
#Botones
Botones = CheckboxGroup(labels=MetricasAuxiliares,
active=[],
width=100,
height=380)
ListadoMetricasAuxiliares['checkbox'] = Botones
CodigoJSFrecuenciaCardiaca = CustomJS(code=CodigoJS,
args=ListadoMetricasAuxiliares)
Botones.js_on_click(CodigoJSFrecuenciaCardiaca)
#Layout
GridBotones = layout(
[Spacer(width=100, height=25),
Column(Botones, width=100, height=375)],
sizing_mode='fixed',
width=100,
height=400)
GridGrafica = gridplot([PLT, GridBotones],
ncols=2,
sizing_mode='stretch_width',
toolbar_location=None,
plot_width=1100,
plot_height=400)
return GridGrafica
def Zancada(DatosBokeh, EjeX, MetricasAuxiliares):
"""
GRAFICO DISCRETO | LONGITUD DE ZANCADA
"""
# Creacion del diccionario de metricas auxiliares
DiccionarioVariables = ParametrosVariables(DatosBokeh)
# Generacion del codigo JavaScript que habilita la visualizacion de metricas auxiliares
CodigoJS = GeneracionCodigoJS(MetricasAuxiliares)
# Asignacion de tamaño del punto en graficas discretas
SizeCircle = FunctionSizeCircle(DatosBokeh)
# Creacion de un grafica
PLT = figure(width=1000,
height=400,
x_range=(DatosBokeh.data[EjeX].min(),
DatosBokeh.data[EjeX].max()),
y_range=(LimiteEjeY(DatosBokeh, 'LONGITUD ZANCADA',
'Inferior'),
LimiteEjeY(DatosBokeh, 'LONGITUD ZANCADA',
'Superior')),
tools='',
toolbar_location=None)
# Inclusion de datos
PLT.circle(EjeX,
'LongitudZancada[m]',
source=DatosBokeh,
size=SizeCircle,
line_color=transform(
'LongitudZancada[m]',
LinearColorMapper(palette=PaletaColoresLinea,
low=0.8,
high=2)),
color=transform(
'LongitudZancada[m]',
LinearColorMapper(palette=PaletaColores, low=0.8, high=2)),
fill_alpha=1)
PLT_Linea = PLT.line(EjeX,
'LongitudZancada[m]',
source=DatosBokeh,
color='white',
line_width=0,
line_alpha=0)
PLT.add_tools(
HoverTool(tooltips=[('', '@{LongitudZancada[m]}{0,0.00} m')],
renderers=[PLT_Linea],
mode='vline'))
# Inclusion de lineas auxiliares
ListadoMetricasAuxiliares = {}
for Metrica in MetricasAuxiliares:
if DiccionarioVariables[Metrica]['Tipo'] == 'circle':
ListadoMetricasAuxiliares[
'l' + str(MetricasAuxiliares.index(Metrica))] = PLT.circle(
EjeX,
DiccionarioVariables[Metrica]['Variable'].split('[', 1)[0]
+ DiccionarioVariables['LONGITUD ZANCADA']['Sufijo'],
source=DiccionarioVariables[Metrica]['CDS'],
size=SizeCircle,
line_color=DiccionarioVariables[Metrica]['Color'],
color=DiccionarioVariables[Metrica]['Color'],
**DiccionarioVariables[Metrica]['Propiedades'])
elif DiccionarioVariables[Metrica]['Tipo'] == 'step':
ListadoMetricasAuxiliares[
'l' + str(MetricasAuxiliares.index(Metrica))] = PLT.step(
EjeX,
DiccionarioVariables[Metrica]['Variable'].split('[', 1)[0]
+ DiccionarioVariables['LONGITUD ZANCADA']['Sufijo'],
source=DiccionarioVariables[Metrica]['CDS'],
color=DiccionarioVariables[Metrica]['Color'],
**DiccionarioVariables[Metrica]['Propiedades'])
else:
ListadoMetricasAuxiliares[
'l' + str(MetricasAuxiliares.index(Metrica))] = PLT.line(
EjeX,
DiccionarioVariables[Metrica]['Variable'].split('[', 1)[0]
+ DiccionarioVariables['LONGITUD ZANCADA']['Sufijo'],
source=DiccionarioVariables[Metrica]['CDS'],
color=DiccionarioVariables[Metrica]['Color'],
**DiccionarioVariables[Metrica]['Propiedades'])
# Atributos
PLT.title.text = 'LONGITUD DE ZANCADA'
PLT.sizing_mode = 'fixed'
PLT.yaxis.axis_label = 'Longitud de zancada [m]'
PLT.yaxis.formatter = NumeralTickFormatter(format='0.0')
PLT.grid.visible = False
PLT.yaxis.minor_tick_line_color = None
# Asignacion de opciones de visualizacion del eje X
if EjeX == 'Distancia[m]':
PLT.xaxis.axis_label = 'Distancia'
PLT.xaxis.formatter = NumeralTickFormatter(format='0')
if DatosBokeh.data['Distancia[m]'].max() >= 4000:
PLT.xaxis.ticker = SingleIntervalTicker(interval=1000)
PLT.xaxis.major_label_overrides = FormateoEjes(
DatosBokeh.data['Distancia[m]'], 1000, 1000, 0, 0)
elif EjeX == 'TiempoActividad':
PLT.xaxis.axis_label = 'Tiempo actividad'
PLT.xaxis.formatter = DatetimeTickFormatter(hourmin='%H:%M:%S',
minutes='%M:%S',
seconds='%Ss')
PLT.xaxis.ticker = DatetimeTicker()
elif EjeX == 'TiempoTotal':
PLT.xaxis.axis_label = 'Tiempo total'
PLT.xaxis.formatter = DatetimeTickFormatter(hourmin='%H:%M:%S',
minutes='%M:%S',
seconds='%Ss')
PLT.xaxis.ticker = DatetimeTicker()
#Botones
Botones = CheckboxGroup(labels=MetricasAuxiliares,
active=[],
width=100,
height=380)
ListadoMetricasAuxiliares['checkbox'] = Botones
CodigoJSFrecuenciaCardiaca = CustomJS(code=CodigoJS,
args=ListadoMetricasAuxiliares)
Botones.js_on_click(CodigoJSFrecuenciaCardiaca)
#Layout
GridBotones = layout(
[Spacer(width=100, height=25),
Column(Botones, width=100, height=375)],
sizing_mode='fixed',
width=100,
height=400)
GridGrafica = gridplot([PLT, GridBotones],
ncols=2,
sizing_mode='stretch_width',
toolbar_location=None,
plot_width=1100,
plot_height=400)
return GridGrafica