%matplotlib inline 

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from IPython.html.widgets import interact

# En Python los comentarios se escriben con una almohadilla

def funcion_prueba(x):
    print(x) 


interact(funcion_prueba, x=(1,10,1))

def Isoterma_1(K):

    #Hacemos un vector para la presión parcial de A. Este rango corresponde con el eje de adcisas. 
    Pa = np.linspace(0,1,1000)
    #Definimos la ecuación de la Isoterma.
    Theta_a = (K*Pa) / (1 + K*Pa)           
    #Escribimos los comandos necesarios para represetar los resultados. 
    #Con este primer comando delimitamos el tamaño de la figura. 
    fig = plt.figure(figsize=(10, 8))
    #Representa el vector de theta frente al de presiones parciales. 
    plt.plot(Pa,Theta_a) 
    #Establece los límites de la figura. 
    plt.ylim([0,1])
    plt.xlim([0,0.1])
    #Coloca el título de los ejes y a la figura. 
    plt.ylabel('theta')
    plt.xlabel(u'Presión parcial de A')
    plt.title(u'REPRESENTACIÓN DE LA ISOTERMA DE LANGMUIR')


interact(Isoterma_1, K = (0,150,0.5))

# Si quieres cambiar el estilo de las figuras
# con este comando (opcional) puedes hacerlo

plt.style.use('ggplot')

# Para ver otros estilos disponibles puedes usar:
# print plt.style.available

def Isoterma_1(T,Ea):

    #Hacemos un vector para la presión parcial de A. Este rango corresponde con el eje de adcisas. 
    Pa = np.linspace(0,1,1000)
    #Coeficiente R
    R = 8.314 
    #Coeficiente preexponencial
    ko = 10**(-8) 
    #Definimos K
    K = ko*np.exp(-(Ea*1000)/(R*T))
    #Definimos la ecuación de la Isoterma.
    Theta_a = (K*Pa) / (1 + K*Pa)           
    #Escribimos los comandos necesarios para represetar los resultados. 
    #Con este primer comando delimitamos el tamaño de la figura. 
    fig = plt.figure(figsize=(10, 8))
    #Representa el vector de theta frente al de presiones parciales. 
    plt.plot(Pa,Theta_a) 
    #Establece los límites de la figura. 
    plt.ylim([0,1.5])
    plt.xlim([0,0.1])
    
    #Coloca el título de los ejes y a la figura. 
    plt.ylabel('theta')
    plt.xlabel(u'Presión parcial de A')
    plt.title(u'REPRESENTACIÓN DE LA ISOTERMA DE LANGMUIR')
    
    # Cambiamos el estilo por defecto (opcional)
    plt.style.use('ggplot')
    
interact(Isoterma_1, T = (0,500,0.5), Ea = (-100,0,0.5) ) 

def Isoterma_2(T,Ea_a,Ea_b):

    #Coeficiente R (gases ideales) 
    R = 8.314
    #Coeficiente prexponencial
    ko = 10**(-8) 
    #Definimos el coeficiente para el componente A
    Ka = ko*np.exp(-(Ea_a*1000)/(R*T))
    #Definimos el coeficiente para el componente B 
    Kb = ko*np.exp(-(Ea_b*1000)/(R*T))
    #Vectores de presiones parciales y presión total
    Pa = np.linspace(0,.25,1000)
    Pb = np.linspace(0,.25,1000)
    P = Pa + Pb
    
    #Función para representar la adsorción de A 
    Ocupacion_a = (Ka*Pa) / (1 + Ka*Pa + Kb*Pb )
    #Función para representar la adsorción de B
    Ocupacion_b = (Kb*Pb) / (1 + Ka*Pa + Kb*Pb )
    
    
    plt.figure(figsize=(8, 5))
    
    plt.plot(P,Ocupacion_a, label='A component')
    plt.plot(P,Ocupacion_b, label='B component')
    
    plt.ylim([0,1])
    plt.xlim([0,0.1])
    
    plt.ylabel(r'$\theta$ / fractional-occupancy')
    plt.xlabel(u'$ p_A $ / Partial pressure ')
    plt.title(u'Langmuir adsorption model for two components')
    plt.legend()
    
    # Cambiamos el estilo por defecto (opcional)
    plt.style.use('ggplot')
    

interact(Isoterma_2, T = (0.5,500,0.5), Ea_a = (-100,0,0.5), Ea_b = (-100,0,0.5) )  

def Isoterma_3(K_1 , K_2 , K_3):

    #Coeficiente R (gases ideales) en kJ/molK
    R = 8.31*(10**(-3))

    #Coeficiente de equilibrio de adsorción de A
    #K_a = k_0*np.exp(E_a/(R*T))
    #K_1 = 100
    #K_2 = 10
    #K_3 = 1
    
    #Hacemos un vector para la presión de A 
    P = np.linspace(0,1,1000)

    Ocupacion_1 = ((K_1*P)**(0.5)) / (1 + ((K_1*P)**(0.5)))
    Ocupacion_2 = ((K_2*P)**(0.5)) / (1 + ((K_2*P)**(0.5)))
    Ocupacion_3 = (K_3*P) / (1 + K_3*P)
    
    fig = plt.figure(figsize=(10, 6))
    plt.plot(P,Ocupacion_1)
    plt.plot(P,Ocupacion_2)
    plt.plot(P,Ocupacion_3)
    plt.ylim([0,1])
    plt.xlim([0,0.1])
    
    plt.ylabel(r'$\theta$ / fractional-occupancy')
    plt.xlabel(u'$ p_A $ / Partial pressure $')
    
    # Cambiamos el estilo por defecto (opcional)
    plt.style.use('ggplot')
    
interact(Isoterma_3, K_1 = (0,150,0.5) , K_2 = (0,150,0.5), K_3 = (0,150,0.5))