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