Fix nas estatísticas
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@@ -9,7 +9,6 @@ from utilsv2.utils import toDateTime, toFloat, toInt
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OS = os.name
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MAIN_MENU = {
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"1": "Adicionar novos dados",
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"2": "Aplicar filtros",
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@@ -140,7 +139,7 @@ def main():
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case "3":
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print(filters)
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v = mongo.filter_query(cli, "quakes", filters, "test")
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stats.calculate_stats(v, filters)
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stats.stats(v)
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input()
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case "q":
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@@ -1,4 +1,5 @@
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import time
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from datetime import datetime
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import numpy as np
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from pymongo import MongoClient
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@@ -10,35 +11,52 @@ def print_filters(filters):
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_res += f"{k}: {v}\n"
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def calculate_stats(data: list, filters):
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_stats_txt = "Estatísticas\n"
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_stats_txt += f"Número de eventos: {len(data)}\n"
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_res = calc_mag(data)
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||||
_stats_txt += f"Magnitudes:\n\tMédia: {_res[0]} \u00b1 {_res[1]}\n\tMediana: {_res[2]}\n\tValor Mínimo: {_res[3]}\n\tValor Máximo: {_res[4]}\n"
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||||
_res = calc_depth(data)
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||||
_stats_txt += f"\nProfundidade:\n\tMédia: {_res[0]} \u00b1 {_res[1]}\n\tMediana: {_res[2]}\n\tValor Mínimo: {_res[3]}\n\tValor Máximo: {_res[4]}\n"
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def pprint(v):
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return f"\tMédia: {v[0]} \u00b1 {v[1]}; Mediana: {v[2]}; Máximo: {v[4]}; Mínimo: {v[3]}"
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def stats(data):
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_stats = f"===Estatística==\nNúmero total de eventos: {len(data)}\n"
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aux = []
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currMonth: datetime = data[0]["DateTime"]
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idx = 0
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while idx < len(data):
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if data[idx]["DateTime"].month == currMonth.month:
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aux.append(data[idx])
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idx += 1
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else:
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m = calc_mag(aux)
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d = calc_depth(aux)
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aux = []
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_stats += f"{currMonth.strftime('%Y-%m')}:\n\tMagnitude: {pprint(m)}\n\tProfundidade: {pprint(d)}\n"
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||||
currMonth = data[idx]["DateTime"]
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||||
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||||
m = calc_mag(aux)
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||||
d = calc_depth(aux)
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||||
_stats += f"{currMonth.strftime('%Y-%m')}:\nMagnitude: {pprint(m)}\nProfundidade: {pprint(d)}\n"
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fname = f"stats-{time.time_ns()}.txt"
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with open(fname, "wb") as fp:
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fp.write(_stats_txt.encode("utf-8"))
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fp.write(_stats.encode("utf-8"))
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print(_stats_txt)
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def get_data(client: MongoClient):
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pass
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# print(_stats)
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def calc_depth(data):
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if len(data) == 0:
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return 0
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depths = np.array([v["Depth"] for v in data], dtype=float)
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return (
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np.average(depths),
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||||
np.std(depths),
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np.median(depths),
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return list(
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map(
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float,
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(
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round(np.average(depths), 3),
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||||
round(np.std(depths), 3),
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||||
round(np.median(depths), 3),
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||||
np.min(depths),
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np.max(depths),
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),
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)
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)
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@@ -46,4 +64,15 @@ def calc_mag(data):
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if len(data) == 0:
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return 0
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||||
mags = np.array([v["Magnitudes"]["L"]["Magnitude"] for v in data], dtype=float)
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||||
return (np.average(mags), np.std(mags), np.median(mags), np.min(mags), np.max(mags))
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||||
return list(
|
||||
map(
|
||||
float,
|
||||
(
|
||||
round(np.average(mags), 3),
|
||||
round(np.std(mags), 3),
|
||||
round(np.median(mags), 3),
|
||||
np.min(mags),
|
||||
np.max(mags),
|
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),
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)
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)
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