Análisis de datos científicos con LabPlot en Python: procesamiento de señales, ajuste de picos espectrales, visualización y automatización de lotes
TEMAS = { “NegroSobreBlanco”: dict(bg=”#ffffff”, fg=”#000000″, grid=”#c8c8c8″, ciclo=), “Drácula”: dict(bg=”#282a36″, fg=”#f8f8f2″, grid=”#44475a”, ciclo=), “SolarizadoOscuro”: dict(bg=”#002b36″, fg=”#93a1a1″, grid=”#0f4b57″, ciclo=)} clase XYCurve(AbstractAspect): def __init__(self, nombre, x=Ninguno, y=Ninguno, lineStyle=”-“, lineWidth=1.6, symbolStyle=Ninguno, symbolSize=4., color=Ninguno,…