hackathon.py 文件源码

def plotarGraficos(self):
        print "Gerando gráficos..."
        fig = plt.figure(1)                             # cria um vetor de figuras para serem exibidos os gráficos
        self.mainContainerPressao = Frame(self.frame_aba1, relief=RAISED, borderwidth=1)
        self.mainContainerPressao.pack(expand="true", fill="both", side="top")
        self.mainContainerCondutancia = Frame(self.frame_aba3, relief=RAISED, borderwidth=1)
        self.mainContainerCondutancia.pack(expand="true", fill="both", side="top")  

        for i in range(1, 7):
            for j in range(i+1, 7):
                aux = pearson_def(self.valor[i], self.valor[j]) 
                if aux < 97:
                    self.msgAlerta.config(text="Anomalia na coorelação entre " + str(self.descricao[i]) + " e " + str(self.descricao[j]) + "\n")
                    self.msgAlerta.pack()           


        for i in range(1, 7):                       # adiciona os gráficos no vetor
            plot = plt.subplot(230+i)
            plt.title(str(self.descricao[i]), fontsize=11)
            plot.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=6)
            plot.tick_params(axis='both', which='minor', labelsize=7)
            tempLim = savgol_filter(self.valor[i], 27, 2)   # aplica o filtro de Savitzky-Golay
            # A linha abaico comentada apresenta junto com a linha de dados do gráfico, os limiares superiores e inferiores aceitaveis calculados pelo filtro de Savitzky-Golay, esta função se encontra em testes 
            #plt.plot(self.data_mensagem[i], self.valor[i], 'r', self.data_mensagem[i], [x + 0.25*x for x in tempLim], 'b',  self.data_mensagem[i], [x - 0.25*x for x in tempLim], 'b', linewidth=1.0)
            plt.plot(self.data_mensagem[i], self.valor[i], 'r', linewidth=1.0)
            plt.grid(True)

        canvas = FigureCanvasTkAgg(fig, master=self.mainContainerPressao)
        plot_widget = canvas.get_tk_widget().pack(side='top', fill='both', expand='true')

        fig = plt.figure(2) 
        for i in range(7, 8):                       # adiciona os gráficos no vetor
            plt.title(str(self.descricao[i]), fontsize=11)
            tempLim = savgol_filter(self.valor[i], 27, 2)   # aplica o filtro de Savitzky-Golay
            plt.plot(self.data_mensagem[i], self.valor[i], 'r', linewidth=1.0)
            plt.grid(True)

        canvas = FigureCanvasTkAgg(fig, master=self.mainContainerCondutancia)
        plot_widget = canvas.get_tk_widget().pack(side='top', fill='both', expand='true')

    # Método para conexão com o banco de dados