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utils/visuals.py

@@ -0,0 +1,133 @@
+import matplotlib.pyplot as plt
+import pandas as pd
+import sys
+import os
+import numpy as np
+
+from utils import stats
+
+# -- helpers
+
+def plot_bar(x, y, xLabel, yLabel, title):
+    plt.figure(figsize=(10, 6))
+    plt.bar(x, y)
+    plt.xlabel(xLabel)
+    plt.ylabel(yLabel)
+    plt.title(title)
+    plt.xticks(rotation=45)
+    plt.tight_layout()
+    plt.show()
+
+def plot_linear_with_std(x, mean, std, xLabel, yLabel, title):
+    plt.figure(figsize=(10, 6))
+    plt.errorbar(x, mean, yerr=std, fmt='-o', capsize=5, ecolor='red')
+    plt.xlabel(xLabel)
+    plt.ylabel(yLabel)
+    plt.title(title)
+    plt.xticks(rotation=45)
+    plt.grid(True)
+    plt.tight_layout()
+    plt.show()
+
+def plot_boxplot(dataList, labels, xLabel, yLabel, title):
+    # dataList: lista de arrays/series, um para cada etiqueta
+    # labels: lista de etiquetas correspondentes a dataList
+    plt.figure(figsize=(10, 6))
+    plt.boxplot(dataList, labels=labels)
+    plt.xlabel(xLabel)
+    plt.ylabel(yLabel)
+    plt.title(title)
+    plt.xticks(rotation=90)
+    plt.tight_layout()
+    plt.show()
+
+# -- t6 logic
+
+def viz_events_per_period(df: pd.DataFrame, period: str, title_suffix: str):
+    dates, counts = stats.events_per_period(df, period)
+    # Formatar datas para melhor leitura no gráfico
+    if period == 'D':
+         # dates é um DatetimeIndex
+         labels = [d.strftime('%Y-%m-%d') for d in dates]
+    else:
+         labels = [d.strftime('%Y-%m') for d in dates]
+    
+    plot_bar(labels, counts, "Data", "Número de Eventos", f"Eventos por {title_suffix}")
+
+def viz_linear_stats(df: pd.DataFrame, target: str):
+    # Média +/- Desvio Padrão
+    if target == 'Profundidade':
+        st = stats.stats_depth_month(df)
+        unit = "km"
+    else: # Magnitude
+        st = stats.stats_mag_month(df)
+        unit = "Magn"
+    
+    labels = [d.strftime('%Y-%m') for d in st.index]
+    
+    plot_linear_with_std(labels, st['Mean'], st['Std'], "Mês", f"{target} ({unit})", f"Média e Desvio Padrão de {target} por Mês")
+
+def viz_boxplot(df: pd.DataFrame, target: str):
+    df = stats.convert_to_datetime(df)
+    events = stats._get_unique_events(df)
+    
+    # Agrupar por mês
+    grouped = events.set_index('Data').resample('ME')
+    
+    data_to_plot = []
+    labels = []
+    
+    for name, group in grouped:
+        if target == 'Profundidade':
+             vals = group['Profundidade'].dropna().values
+        else:
+             # Extrair magnitudes máximas
+             def get_max_mag(mags):
+                vals = [float(m['Magnitude']) for m in mags if 'Magnitude' in m]
+                return max(vals) if vals else np.nan
+             vals = group['Magnitudes'].apply(get_max_mag).dropna().values
+        
+        if len(vals) > 0:
+            data_to_plot.append(vals)
+            labels.append(name.strftime('%Y-%m'))
+            
+    plot_boxplot(data_to_plot, labels, "Mês", target, f"Boxplot de {target} por Mês")
+
+
+# --- Menu ---
+
+VISUALS_MENU = """[1] Gráfico Barras: Eventos por Dia
+[2] Gráfico Barras: Eventos por Mês
+[3] Gráfico Linear: Profundidade (Média +/- DP) por Mês
+[4] Gráfico Linear: Magnitude (Média +/- DP) por Mês
+[5] Boxplot: Profundidade por Mês
+[6] Boxplot: Magnitude por Mês
+
+[Q] Voltar
+"""
+
+HEADER = "=== T6: Representação Gráfica ==="
+
+def visual_menu(df: pd.DataFrame):
+    while True:
+        os.system("cls" if sys.platform == "windows" else "clear")
+        print(HEADER + "\n" + VISUALS_MENU)
+        usrIn = input("Opção: ").lower()
+        
+        match usrIn:
+            case "1":
+                viz_events_per_period(df, 'D', "Dia")
+            case "2":
+                viz_events_per_period(df, 'M', "Mês")
+            case "3":
+                viz_linear_stats(df, "Profundidade")
+            case "4":
+                viz_linear_stats(df, "Magnitude")
+            case "5":
+                viz_boxplot(df, "Profundidade")
+            case "6":
+                viz_boxplot(df, "Magnitude")
+            case "q":
+                return
+            case _:
+                pass