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CHANGED
@@ -204,7 +204,7 @@ def plotar_evolucao_bimestres(disciplinas_dados, temp_dir):
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204 |
if n_disciplinas == 0:
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205 |
raise ValueError("Nenhuma disciplina válida encontrada para plotar.")
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206 |
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207 |
-
plt.figure(figsize=(11.69, 8.27))
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208 |
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209 |
cores = gerar_paleta_cores(n_disciplinas)
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210 |
marcadores = ['o', 's', '^', 'D', 'v', '<', '>', 'p', 'h', '*']
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@@ -212,13 +212,13 @@ def plotar_evolucao_bimestres(disciplinas_dados, temp_dir):
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212 |
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213 |
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.3, zorder=0)
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214 |
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215 |
-
#
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216 |
-
deslocamentos = np.linspace(-0.
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217 |
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218 |
# Dicionário para armazenar valores por posição
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219 |
notas_por_posicao = {}
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220 |
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221 |
-
# Primeira passagem: coletar todos os valores
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222 |
for idx, disc_data in enumerate(disciplinas_dados):
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223 |
notas = pd.Series(disc_data['notas'])
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224 |
bimestres_cursados = disc_data['bimestres_cursados']
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@@ -230,16 +230,14 @@ def plotar_evolucao_bimestres(disciplinas_dados, temp_dir):
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230 |
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231 |
for bim, nota in zip(bimestres, notas_validas):
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232 |
if nota is not None:
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233 |
-
#
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234 |
-
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235 |
-
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236 |
-
if
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237 |
-
notas_por_posicao[
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238 |
-
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239 |
-
notas_por_posicao[bim_arredondado][nota_arredondada] = []
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240 |
-
notas_por_posicao[bim_arredondado][nota_arredondada].append((idx, bim))
|
241 |
|
242 |
-
# Segunda passagem: plotar
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243 |
for idx, disc_data in enumerate(disciplinas_dados):
|
244 |
notas = pd.Series(disc_data['notas'])
|
245 |
bimestres_cursados = disc_data['bimestres_cursados']
|
@@ -251,6 +249,7 @@ def plotar_evolucao_bimestres(disciplinas_dados, temp_dir):
|
|
251 |
bimestres_deslocados = [bim + desloc for bim in bimestres]
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252 |
|
253 |
if notas_validas:
|
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|
254 |
plt.plot(bimestres_deslocados, notas_validas,
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255 |
color=cores[idx % len(cores)],
|
256 |
marker=marcadores[idx % len(marcadores)],
|
@@ -260,19 +259,28 @@ def plotar_evolucao_bimestres(disciplinas_dados, temp_dir):
|
|
260 |
linestyle=estilos_linha[idx % len(estilos_linha)],
|
261 |
alpha=0.8)
|
262 |
|
263 |
-
# Adicionar anotações
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264 |
for bim_orig, bim_desloc, nota in zip(bimestres, bimestres_deslocados, notas_validas):
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265 |
if nota is not None:
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266 |
-
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267 |
-
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268 |
-
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269 |
-
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270 |
-
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271 |
(bim_desloc, nota),
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272 |
textcoords="offset points",
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273 |
-
xytext=(0,
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274 |
ha='center',
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275 |
-
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276 |
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277 |
plt.title('Evolução das Médias por Disciplina ao Longo dos Bimestres',
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278 |
pad=20, fontsize=12, fontweight='bold')
|
@@ -286,7 +294,7 @@ def plotar_evolucao_bimestres(disciplinas_dados, temp_dir):
|
|
286 |
plt.text(0.02, LIMITE_APROVACAO_NOTA + 0.1, 'Média mínima para aprovação',
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287 |
transform=plt.gca().get_yaxis_transform(), color='r', alpha=0.5)
|
288 |
|
289 |
-
# Ajustar legenda
|
290 |
if n_disciplinas > 8:
|
291 |
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left', fontsize=8,
|
292 |
ncol=max(1, n_disciplinas // 12))
|
|
|
204 |
if n_disciplinas == 0:
|
205 |
raise ValueError("Nenhuma disciplina válida encontrada para plotar.")
|
206 |
|
207 |
+
plt.figure(figsize=(11.69, 8.27))
|
208 |
|
209 |
cores = gerar_paleta_cores(n_disciplinas)
|
210 |
marcadores = ['o', 's', '^', 'D', 'v', '<', '>', 'p', 'h', '*']
|
|
|
212 |
|
213 |
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.3, zorder=0)
|
214 |
|
215 |
+
# Deslocamento menor para manter as linhas mais próximas mas ainda distinguíveis
|
216 |
+
deslocamentos = np.linspace(-0.05, 0.05, n_disciplinas)
|
217 |
|
218 |
# Dicionário para armazenar valores por posição
|
219 |
notas_por_posicao = {}
|
220 |
|
221 |
+
# Primeira passagem: coletar todos os valores
|
222 |
for idx, disc_data in enumerate(disciplinas_dados):
|
223 |
notas = pd.Series(disc_data['notas'])
|
224 |
bimestres_cursados = disc_data['bimestres_cursados']
|
|
|
230 |
|
231 |
for bim, nota in zip(bimestres, notas_validas):
|
232 |
if nota is not None:
|
233 |
+
# Usar valor exato para agrupar apenas notas idênticas
|
234 |
+
if bim not in notas_por_posicao:
|
235 |
+
notas_por_posicao[bim] = {}
|
236 |
+
if nota not in notas_por_posicao[bim]:
|
237 |
+
notas_por_posicao[bim][nota] = []
|
238 |
+
notas_por_posicao[bim][nota].append((idx, nota))
|
|
|
|
|
239 |
|
240 |
+
# Segunda passagem: plotar e adicionar anotações
|
241 |
for idx, disc_data in enumerate(disciplinas_dados):
|
242 |
notas = pd.Series(disc_data['notas'])
|
243 |
bimestres_cursados = disc_data['bimestres_cursados']
|
|
|
249 |
bimestres_deslocados = [bim + desloc for bim in bimestres]
|
250 |
|
251 |
if notas_validas:
|
252 |
+
# Plotar linha e pontos
|
253 |
plt.plot(bimestres_deslocados, notas_validas,
|
254 |
color=cores[idx % len(cores)],
|
255 |
marker=marcadores[idx % len(marcadores)],
|
|
|
259 |
linestyle=estilos_linha[idx % len(estilos_linha)],
|
260 |
alpha=0.8)
|
261 |
|
262 |
+
# Adicionar anotações com posicionamento inteligente
|
263 |
for bim_orig, bim_desloc, nota in zip(bimestres, bimestres_deslocados, notas_validas):
|
264 |
if nota is not None:
|
265 |
+
# Verificar quantas notas iguais existem nesta posição
|
266 |
+
notas_iguais = notas_por_posicao[bim_desloc].get(nota, [])
|
267 |
+
idx_atual = notas_iguais.index((idx, nota))
|
268 |
+
|
269 |
+
if idx_atual == 0: # Apenas anotar a primeira ocorrência
|
270 |
+
# Calcular deslocamento vertical baseado no número de notas próximas
|
271 |
+
y_offset = 5 + (len(notas_iguais) * 2)
|
272 |
+
|
273 |
+
plt.annotate(f"{nota:.1f}",
|
274 |
(bim_desloc, nota),
|
275 |
textcoords="offset points",
|
276 |
+
xytext=(0, y_offset),
|
277 |
ha='center',
|
278 |
+
va='bottom',
|
279 |
+
fontsize=8,
|
280 |
+
bbox=dict(facecolor='white',
|
281 |
+
edgecolor='none',
|
282 |
+
alpha=0.7,
|
283 |
+
pad=0.5))
|
284 |
|
285 |
plt.title('Evolução das Médias por Disciplina ao Longo dos Bimestres',
|
286 |
pad=20, fontsize=12, fontweight='bold')
|
|
|
294 |
plt.text(0.02, LIMITE_APROVACAO_NOTA + 0.1, 'Média mínima para aprovação',
|
295 |
transform=plt.gca().get_yaxis_transform(), color='r', alpha=0.5)
|
296 |
|
297 |
+
# Ajustar legenda
|
298 |
if n_disciplinas > 8:
|
299 |
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left', fontsize=8,
|
300 |
ncol=max(1, n_disciplinas // 12))
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