Improves overlapping module setting text outside prints and how inter…

…active dash use it (#171)

docs/source/configuracion.rst

@@ -202,3 +202,16 @@ El archivo puede contener la cantidad de polígonos (o cuencas) que se desee (ya
 
    poligonos: "[NOMBRE_DEL_ARCHIVO].geojson"  
 
+
+
+
+
+Parámetros de estaciones para tiempos de viaje
+---------------------------------------------------
+
+Urbantrips puede computar tiempos de viaje. En caso de las líneas que tengan GPS, se clasifica el GPS de origen y de destino calculando el tiempo de viaje entre ambos. Pero para aquellas líneas sin GPS en sus vehículos es necesario contar con un tabla que indique el tiempo de viaje en minutos entre cada par de estaciones de todas las líneas. Para más detalles consultar el apartado de Inputs de datos (:doc:`inputs`)
+
+.. code:: 
+
+   tiempos_viaje_estaciones: "[NOMBRE_DEL_ARCHIVO].csv"  
+

docs/source/inputs.rst

@@ -159,7 +159,12 @@ Tabla con el posicionamiento de cada interno con información de linea y ramal.
    * - *longitud_gps*
      - float
      - **Obligatorio**. Longitud.
-
+   * - *servicios_gps*
+     - int | str
+     - **Obligatorio si se quiere procesar serviciobs**. Columna que contiene la apertura y cierre de un servicio.
+   * - *velocity_gps*
+     - float
+     - **Opcional**. Velocidad del vehíuclo en km/h.
 
 Paradas
 -------
@@ -218,3 +223,56 @@ Polígonos de interés
      - Polygon o MultiPolygon
      - Polígono de la zona de interés. 
 
+
+
+Tiempos de viaje entre estaciones
+--------------------
+
+.. list-table:: 
+   :widths: 25 25 50
+   :header-rows: 1
+
+   * - id_o
+     - id_linea_o
+     - id_ramal_o
+     - lat_o
+     - lon_o
+     - id_d
+     - id_linea_d
+     - id_ramal_d
+     - lat_d
+     - lon_d
+     - travel_time_min
+   * - *id_o*
+     - int
+     - **Obligatorio**. id de la estación de origen.
+   * - *id_linea_o*
+     - int
+     - **Obligatorio**. id de la línea de origen.
+   * - *id_ramal_o*
+     - int
+     - id del ramal de origen en caso de que existan ramales.
+   * - *lat_o*
+     - float
+     - **Obligatorio**. Latitud de la estación de origen.
+   * - *lon_o*
+     - float
+     - **Obligatorio**. Longitud de la estación de origen. 
+   * - *id_d*
+     - int
+     - **Obligatorio**. id de la estación de destino.
+   * - *id_linea_d*
+     - int
+     - **Obligatorio**. id de la línea de destino.
+   * - *id_ramal_d*
+     - int
+     - id del ramal de destino en caso de que existan ramales.
+   * - *lat_d*
+     - float
+     - **Obligatorio**. Latitud de la estación de destino.
+   * - *lon_d*
+     - float
+     - **Obligatorio**. Longitud de la estación de destino.
+   * - *travel_time_min*
+     - float
+     - **Obligatorio**. Tiempo de viaje en minutos entre las dos estaciones.

docs/source/kpi.rst

@@ -28,7 +28,7 @@ Por ejemplo, un usuario que inicia una etapa en el punto equiparable al 10% del
 Para computar esta demanda por tramo se puede utilizar la siguiente función:
 
 * ``id_linea``: id de línea o lista de ids de líneas a procesar
-* ``rango_hrs``: define el rango horario del origen de las etapas a utilizar
+* ``hour_range``: define el rango horario del origen de las etapas a utilizar
 * ``n_sections``: cantidad de segmentos a dividir el recorrido
 * ``section_meters``: cantidad de metros de largo del segmento. Si se especifica este parámetro no se considerará ``n_sections``.
 * ``day_type``: fecha de los datos a procesar o tipo de día (``weekday`` o ``weekend``).
@@ -37,7 +37,7 @@ Para computar esta demanda por tramo se puede utilizar la siguiente función:
 
    kpi.compute_route_section_load(
     	id_linea=False,
-   		rango_hrs=False,
+   		hour_range=False,
    		n_sections=10,
    		section_meters=None,
    		day_type="weekday"
@@ -52,28 +52,76 @@ Urbantrips también permite construir una visualización exploratoria en base a
 
    viz.visualize_route_section_load(
        id_linea=False,
-       rango_hrs=False,
+       hour_range=False,
        day_type='weekday',
        n_sections=10,
        section_meters=None,
-       indicador='cantidad_etapas',
+       stat='cantidad_etapas',
        factor=1,
        factor_min=50,
        save_gdf=False
    )
 
 
 * ``id_linea``: id de línea o lista de ids de líneas a procesar
-* ``rango_hrs``: define el rango horario del origen de las etapas a utilizar
+* ``hour_range``: define el rango horario del origen de las etapas a utilizar
 * ``day_type``: fecha de los datos a procesar o tipo de día (``weekday`` o ``weekend``).
 * ``n_sections``: cantidad de segmentos a dividir el recorrido
 * ``section_meters``: cantidad de metros de largo del segmento. Si se especifica este parámetro no se considerará ``n_sections``.
-* ``indicador``: indicador a utilizar ``‘prop_etapas’`` o ``'cantidad_etapas'``.
-* ``factor``: factor de escalado que el el tramo tendrá en la visualización en base al indicador utilizado. 
+* ``stat``: indicador a utilizar ``proportion`` o ``'totals'``.
+* ``factor``: factor de escalado en metros que el tramo tendrá en la visualización en base al indicador utilizado. 
 * ``factor_min``: ancho mínimo en metros que el tramo tendrá en la visualización.
 * ``save_gdf``: guardar los resultados de la visualización en un archivo geojson.
 
 
+
+**Matriz OD de la línea**
+
+De modo similar, Urbantrips puede calcular para cada línea una Matriz OD tomando esos segmentos como unidades espaciales de análisis.
+
+
+.. code:: python
+
+   kpi.compute_lines_od_matrix(
+      line_ids=[1], 
+      hour_range=[7,8],
+      n_sections=10,
+      section_meters=None,
+      day_type='weekday,
+      save_csv=True
+)
+
+
+* ``line_ids``: id de línea o lista de ids de líneas a procesar
+* ``hour_range``: define el rango horario del origen de las etapas a utilizar
+* ``day_type``: fecha de los datos a procesar o tipo de día (``weekday`` o ``weekend``) o una fecha en particular.
+* ``n_sections``: cantidad de segmentos a dividir el recorrido
+* ``section_meters``: cantidad de metros de largo del segmento. Si se especifica este parámetro no se considerará ``n_sections``.
+* ``save_csv``: guardar los resultados de la matriz OD en un archivo csv.
+
+
+Este producto es una matriz de origen destino que se puede visualizar en un mapa o utilizar para otros análisis.
+
+.. code:: python
+
+   viz.visualize_lines_od_matrix(
+       line_ids=[1],
+       hour_range=[7,8],
+       day_type='weekday',
+       n_sections=10,
+       section_meters=None,
+      stat='totals'
+   )
+
+* ``id_linea``: id de línea o lista de ids de líneas a procesar
+* ``hour_range``: define el rango horario del origen de las etapas a utilizar
+* ``day_type``: fecha de los datos a procesar o tipo de día (``weekday`` o ``weekend``).
+* ``n_sections``: cantidad de segmentos a dividir el recorrido
+* ``section_meters``: cantidad de metros de largo del segmento. Si se especifica este parámetro no se considerará ``n_sections``.
+* ``stat``: indicador a utilizar ``proportion`` o ``'totals'``.
+
+
+
 En base a GPS
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