Update app.py

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@@ -248,45 +248,16 @@ def gerar_paleta_cores(n_cores):
     return cores_base[:n_cores]
 
 def plotar_evolucao_bimestres(disciplinas_dados, temp_dir, titulo=None, nome_arquivo=None):
-    """Plota gráfico de evolução das notas por bimestre com visualização refinada."""
     n_disciplinas = len(disciplinas_dados)
     
-    if n_disciplinas == 0:
-        raise ValueError("Nenhuma disciplina válida encontrada para plotar.")
-    
     plt.figure(figsize=(11.69, 8.27))
-    
     cores = gerar_paleta_cores(n_disciplinas)
-    marcadores = ['o', 's', '^', 'D', 'v', '<', '>', 'p', 'h', '*']
-    estilos_linha = ['-', '--', '-.', ':', '-', '--', '-.', ':', '-', '--']
+    marcadores = ['o', 's', '^', 'D', 'v', '<', '>', 'p', '*', 'h']
+    estilos_linha = ['-', '--', '-.', ':'] * (n_disciplinas // 4 + 1)
     
-    plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.3, zorder=0)
-    
-    # Deslocamento ainda menor e mais refinado
     deslocamentos = np.linspace(-0.03, 0.03, n_disciplinas)
-    
-    # Estrutura para armazenar as posições das anotações já utilizadas
-    anotacoes_usadas = {}  # formato: {bimestre: [(y, texto)]}
-    
-    # Primeira passagem: coletar todos os valores e determinar grupos
-    grupos_notas = {}  # {bimestre: {nota: [índices]}}
-    for idx, disc_data in enumerate(disciplinas_dados):
-        notas = pd.Series(disc_data['notas'])
-        bimestres_cursados = disc_data['bimestres_cursados']
-        
-        if bimestres_cursados:
-            notas_validas = [nota for i, nota in enumerate(notas, 1) if i in bimestres_cursados and nota is not None]
-            bimestres = [bim for bim in bimestres_cursados if notas[bim-1] is not None]
-            
-            for bim, nota in zip(bimestres, notas_validas):
-                if nota is not None:
-                    if bim not in grupos_notas:
-                        grupos_notas[bim] = {}
-                    if nota not in grupos_notas[bim]:
-                        grupos_notas[bim][nota] = []
-                    grupos_notas[bim][nota].append(idx)
+    anotacoes_usadas = {}
 
-    # Segunda passagem: plotar e anotar
     for idx, disc_data in enumerate(disciplinas_dados):
         notas = pd.Series(disc_data['notas'])
         bimestres_cursados = disc_data['bimestres_cursados']
@@ -298,164 +269,75 @@ def plotar_evolucao_bimestres(disciplinas_dados, temp_dir, titulo=None, nome_arq
             bimestres_deslocados = [bim + desloc for bim in bimestres]
             
             if notas_validas:
-                # Plotar linha e pontos
                 plt.plot(bimestres_deslocados, notas_validas,
-                        color=cores[idx % len(cores)],
-                        marker=marcadores[idx % len(marcadores)],
-                        markersize=7,
-                        linewidth=1.5,
-                        label=disc_data['disciplina'],
-                        linestyle=estilos_linha[idx % len(estilos_linha)],
-                        alpha=0.8)
+                         color=cores[idx % len(cores)],
+                         marker=marcadores[idx % len(marcadores)],
+                         markersize=8,
+                         linewidth=2,
+                         label=disc_data['disciplina'],
+                         linestyle=estilos_linha[idx % len(estilos_linha)])
                 
-                # Adicionar anotações com posicionamento otimizado
-                for bim_orig, bim_desloc, nota in zip(bimestres, bimestres_deslocados, notas_validas):
-                    if nota is not None:
-                        # Verificar se é o primeiro índice para esta nota neste bimestre
-                        if grupos_notas[bim_orig][nota][0] == idx:
-                            # Determinar posição vertical da anotação
-                            if bim_orig not in anotacoes_usadas:
-                                anotacoes_usadas[bim_orig] = []
-                            
-                            # Encontrar posição vertical disponível
-                            y_base = nota
-                            y_offset = 10
-                            texto = f"{nota:.1f}"
-                            
-                            # Verificar sobreposição com anotações existentes
-                            while any(abs(y - (y_base + y_offset/20)) < 0.4 for y, _ in anotacoes_usadas.get(bim_orig, [])):
-                                y_offset += 5
-                            
-                            # Adicionar anotação
-                            plt.annotate(texto,
-                                       (bim_orig, nota),
-                                       textcoords="offset points",
-                                       xytext=(0, y_offset),
-                                       ha='center',
-                                       va='bottom',
-                                       fontsize=8,
-                                       bbox=dict(facecolor='white',
-                                               edgecolor='none',
-                                               alpha=0.8,
-                                               pad=0.5))
-                            
-                            anotacoes_usadas[bim_orig].append((nota + y_offset/20, texto))
-    
-    # Usar título personalizado se fornecido
-    titulo_grafico = titulo or 'Evolução das Médias por Disciplina ao Longo dos Bimestres'
-    plt.title(titulo_grafico, pad=20, fontsize=12, fontweight='bold')
-    
-    plt.xlabel('Bimestres', fontsize=10)
-    plt.ylabel('Notas', fontsize=10)
+                for bim, nota in zip(bimestres_deslocados, notas_validas):
+                    y_offset = 10
+                    while any(abs(y - (nota + y_offset/20)) < 0.4 for y, _ in anotacoes_usadas.get(bim, [])):
+                        y_offset += 5
+                    
+                    plt.annotate(f"{nota:.1f}", (bim, nota), xytext=(0, y_offset), 
+                                 textcoords="offset points", ha='center', va='bottom', fontsize=9, 
+                                 bbox=dict(facecolor='white', edgecolor=cores[idx % len(cores)], alpha=0.8, pad=2))
+                    anotacoes_usadas.setdefault(bim, []).append((nota + y_offset/20, nota))
+
+    plt.title(titulo or 'Evolução das Médias por Disciplina', pad=20, fontsize=14, fontweight='bold')
+    plt.xlabel('Bimestres', fontsize=12, labelpad=10)
+    plt.ylabel('Notas', fontsize=12, labelpad=10)
     plt.xticks([1, 2, 3, 4], ['1º Bim', '2º Bim', '3º Bim', '4º Bim'])
     plt.ylim(0, ESCALA_MAXIMA_NOTAS)
-    
-    # Adicionar linha de aprovação
-    plt.axhline(y=LIMITE_APROVACAO_NOTA, color='r', linestyle='--', alpha=0.3)
-    plt.text(0.02, LIMITE_APROVACAO_NOTA + 0.1, 'Média mínima para aprovação',
-             transform=plt.gca().get_yaxis_transform(), color='r', alpha=0.5)
-    
-    # Ajustar legenda
-    if n_disciplinas > 8:
-        plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left', fontsize=8,
-                  ncol=max(1, n_disciplinas // 12))
-    else:
-        plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left', ncol=1)
-    
+    plt.axhline(y=LIMITE_APROVACAO_NOTA, color='r', linestyle='--', alpha=0.5)
     plt.tight_layout()
     
-    # Usar nome de arquivo personalizado se fornecido
     nome_arquivo = nome_arquivo or 'evolucao_notas.png'
     plot_path = os.path.join(temp_dir, nome_arquivo)
     plt.savefig(plot_path, bbox_inches='tight', dpi=300)
     plt.close()
     return plot_path
-
+    
 def plotar_graficos_destacados(disciplinas_dados, temp_dir):
-    """Plota gráficos de médias e frequências com destaques."""
     n_disciplinas = len(disciplinas_dados)
     
-    if not n_disciplinas:
-        raise ValueError("Nenhuma disciplina válida encontrada no boletim.")
-    
-    # Criar figura
-    plt.figure(figsize=(12, 10))
+    fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(12, 10), height_ratios=[1, 1])
+    plt.subplots_adjust(hspace=0.5)
     
     disciplinas = [d['disciplina'] for d in disciplinas_dados]
     medias_notas = [d['media_notas'] for d in disciplinas_dados]
     medias_freq = [d['media_freq'] for d in disciplinas_dados]
     
-    # Criar subplot com mais espaço entre os gráficos
-    fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(12, 10), height_ratios=[1, 1])
-    plt.subplots_adjust(hspace=0.5)  # Aumentar espaço entre os gráficos
-    
-    # Definir cores baseadas nos limites de aprovação
-    cores_notas = ['red' if media < LIMITE_APROVACAO_NOTA else '#2ecc71' for media in medias_notas]
-    cores_freq = ['red' if media < LIMITE_APROVACAO_FREQ else '#2ecc71' for media in medias_freq]
+    cores_notas = ['#E74C3C' if media < LIMITE_APROVACAO_NOTA else '#2ECC71' for media in medias_notas]
+    cores_freq = ['#E74C3C' if media < LIMITE_APROVACAO_FREQ else '#2ECC71' for media in medias_freq]
     
-    # Calcular médias globais
     media_global = np.mean(medias_notas)
     freq_global = np.mean(medias_freq)
     
-    # Gráfico de notas
-    barras_notas = ax1.bar(disciplinas, medias_notas, color=cores_notas)
-    ax1.set_title('Média de Notas por Disciplina', pad=20, fontsize=12, fontweight='bold')
+    ax1.bar(disciplinas, medias_notas, color=cores_notas)
+    ax1.set_title('Média de Notas por Disciplina', fontsize=14, fontweight='bold')
     ax1.set_ylim(0, ESCALA_MAXIMA_NOTAS)
-    ax1.grid(True, axis='y', alpha=0.3, linestyle='--')
-    
-    # Melhorar a apresentação dos rótulos
-    ax1.set_xticklabels(disciplinas, rotation=45, ha='right', va='top')
-    ax1.set_ylabel('Notas', fontsize=10, labelpad=10)
-    
-    # Adicionar linha de média mínima
     ax1.axhline(y=LIMITE_APROVACAO_NOTA, color='r', linestyle='--', alpha=0.3)
-    ax1.text(0.02, LIMITE_APROVACAO_NOTA + 0.1, 'Média mínima (5,0)',
-             transform=ax1.get_yaxis_transform(), color='r', alpha=0.7)
-    
-    # Valores nas barras de notas
-    for barra in barras_notas:
-        altura = barra.get_height()
-        ax1.text(barra.get_x() + barra.get_width()/2., altura,
-                f'{altura:.1f}',
-                ha='center', va='bottom', fontsize=8)
-    
-    # Gráfico de frequências
-    barras_freq = ax2.bar(disciplinas, medias_freq, color=cores_freq)
-    ax2.set_title('Frequência Média por Disciplina', pad=20, fontsize=12, fontweight='bold')
-    ax2.set_ylim(0, 110)
-    ax2.grid(True, axis='y', alpha=0.3, linestyle='--')
+    ax1.set_xticklabels(disciplinas, rotation=45, ha='right', va='top', fontsize=10)
+    ax1.set_ylabel('Notas', fontsize=12)
     
-    # Melhorar a apresentação dos rótulos
-    ax2.set_xticklabels(disciplinas, rotation=45, ha='right', va='top')
-    ax2.set_ylabel('Frequência (%)', fontsize=10, labelpad=10)
+    for idx, (disc, media) in enumerate(zip(disciplinas, medias_notas)):
+        ax1.text(idx, media + 0.2, f'{media:.1f}', ha='center', color='black')
     
-    # Adicionar linha de frequência mínima
+    ax2.bar(disciplinas, medias_freq, color=cores_freq)
+    ax2.set_title('Frequência Média por Disciplina', fontsize=14, fontweight='bold')
+    ax2.set_ylim(0, 110)
     ax2.axhline(y=LIMITE_APROVACAO_FREQ, color='r', linestyle='--', alpha=0.3)
-    ax2.text(0.02, LIMITE_APROVACAO_FREQ + 1, 'Frequência mínima (75%)',
-             transform=ax2.get_yaxis_transform(), color='r', alpha=0.7)
-    
-    # Valores nas barras de frequência
-    for barra in barras_freq:
-        altura = barra.get_height()
-        ax2.text(barra.get_x() + barra.get_width()/2., altura,
-                f'{altura:.1f}%',
-                ha='center', va='bottom', fontsize=8)
-    
-    # Título global com informações de média
-    plt.suptitle(
-        f'Desempenho Geral\nMédia Global: {media_global:.1f} | Frequência Global: {freq_global:.1f}%',
-        y=0.98, fontsize=14, fontweight='bold'
-    )
-    
-    # Aviso de risco de reprovação se necessário
-    if freq_global < LIMITE_APROVACAO_FREQ:
-        plt.figtext(0.5, 0.02,
-                   "Atenção: Risco de Reprovação por Baixa Frequência",
-                   ha="center", fontsize=11, color="red", weight='bold')
+    ax2.set_xticklabels(disciplinas, rotation=45, ha='right', va='top', fontsize=10)
+    ax2.set_ylabel('Frequência (%)', fontsize=12)
     
-    plt.tight_layout()
+    for idx, (disc, freq) in enumerate(zip(disciplinas, medias_freq)):
+        ax2.text(idx, freq + 1, f'{freq:.1f}%', ha='center', color='black')
     
-    # Salvar o gráfico
+    plt.tight_layout()
     plot_path = os.path.join(temp_dir, 'medias_frequencias.png')
     plt.savefig(plot_path, bbox_inches='tight', dpi=300)
     plt.close()