IAs usandoPython

COMO seria isso em alguma linguagem capturando essas informações para tratar e aplicar em estudo de resultados ? Padrões gráficos de reversão de tendência Ombro-Cabeça-Ombro e Ombro-Cabeça-Ombro Invertido. Fundos ou topos duplos/triplos. Bandeiras e flâmulas. Cunhas. Triângulos e retângulos.

Monica

Para capturar e tratar informações sobre padrões gráficos de reversão de tendência em uma linguagem de programação, você pode usar Python, que é bastante popular para análise de dados e finanças. Abaixo está um exemplo de como você pode estruturar isso em Python usando bibliotecas como pandas para manipulação de dados e matplotlib para visualização.

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import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt


# Exemplo de dados (substitua pelos seus dados reais)

data = {

    'data': ['2024-01-01', '2024-01-02', '2024-01-03', '2024-01-04', '2024-01-05'],

    'preco': [100, 105, 102, 107, 103]

}


# Criar um DataFrame

df = pd.DataFrame(data)

df['data'] = pd.to_datetime(df['data'])

df.set_index('data', inplace=True)


# Função para identificar padrões (exemplo simplificado)

def identificar_padroes(df):

    # Aqui você pode implementar a lógica para identificar os padrões

    # Exemplo: Ombro-Cabeça-Ombro

    # Esta é uma implementação simplificada apenas para ilustrar

    padroes = []

    

    if (df['preco'][1] > df['preco'][0] < df['preco'][2]) and (df['preco'][1] > df['preco'][3] < df['preco'][4]):

        padroes.append("Ombro-Cabeça-Ombro")

    

    return padroes


# Identificar padrões

padroes_encontrados = identificar_padroes(df)

print("Padrões encontrados:", padroes_encontrados)


# Visualização dos dados

plt.plot(df.index, df['preco'], marker='o')

plt.title('Análise de Preços')

plt.xlabel('Data')

plt.ylabel('Preço')

plt.grid()

plt.show()


Explicação do Código:

Você pode expandir a função identificar_padroes para incluir lógica para outros padrões, como fundos ou topos duplos/triplos, bandeiras, flâmulas, cunhas, triângulos e retângulos, conforme necessário.

Como chamo o python nesse diretório: seasai@raspberrypi:~ $ cd myenv seasai@raspberrypi:~/myenv $ ls app.py fundamento.py jhsf3.py request40_60.py app_request40_60.py fundamentos_1.py lib scraper.py ativoJHSF3_2.py fundamentos_2.py lib64 templates ativoJHSF3.py fundamentos.py prob40_60.py yahoo_JHSF3.py bin include pyvenv.cfg yahoo.py

Monica

Para executar um script Python no diretório myenv, você pode seguir os passos abaixo. Assumindo que você já está no diretório correto (~/myenv), aqui estão as instruções:

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source bin/activate


Executar o Script Python: Use o comando python ou python3, seguido do nome do arquivo que você deseja executar. Por exemplo, para executar app.py, você faria:

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python app.py


ou

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python3 app.py


Caso você queira executar outro script, substitua app.py pelo nome do arquivo desejado. Por exemplo, para fundamento.py:

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python fundamento.py


Verificar se o Python Está Instalado: Se você não tiver certeza de qual versão do Python está instalada, você pode verificar usando:

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python --version


ou

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python3 --version


Instalar Dependências (se necessário): Se o seu script depende de bibliotecas externas, certifique-se de que elas estão instaladas. Você pode instalar dependências listadas em um arquivo requirements.txt (se existir) usando:

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pip install -r requirements.txt


Seguindo esses passos, você deve conseguir executar qualquer um dos scripts Python no seu diretório myenv.

seasai@raspberrypi:~/myenv $ python --version Python 3.11.2 seasai@raspberrypi:~/myenv $

Monica

Ótimo! Você tem o Python 3.11.2 instalado. Agora, para executar um dos seus scripts Python no diretório myenv, siga estas etapas:

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source bin/activate

 (Se não estiver usando um ambiente virtual, você pode pular esta etapa.)

Executar o Script: Para executar um script específico, use o comando python seguido do nome do arquivo. Por exemplo, para executar app.py, digite:

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python app.py


Se você quiser executar outro arquivo, como fundamento.py, use:

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python fundamento.py


Se você tiver mais perguntas ou precisar de ajuda com um script específico, fique à vontade para perguntar!

seasai@raspberrypi:~/myenv $ python3 fundamentos_1.py * Serving Flask app 'fundamentos_1' * Debug mode: on WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a production WSGI server instead. * Running on http://127.0.0.1:5000 Press CTRL+C to quit * Restarting with stat * Debugger is active! * Debugger PIN: 142-184-467

Monica

O seu script fundamentos_1.py está rodando um servidor Flask em modo de desenvolvimento. Aqui estão alguns passos que você pode seguir a partir daqui:

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http://127.0.0.1:5000

Se você precisar de mais ajuda com a aplicação Flask ou qualquer outra coisa, sinta-se à vontade para perguntar!

Bem-vindo ao Fundamentos!

Monica

Obrigado! Parece que você está executando uma aplicação Flask chamada "Fundamentos". Se precisar de ajuda com funcionalidades específicas, configuração ou qualquer outra dúvida sobre a aplicação, estou aqui para ajudar! O que você gostaria de saber ou fazer a seguir?

seasai@raspberrypi:~/myenv $ python3 grafico.py Traceback (most recent call last): File "/home/seasai/myenv/grafico.py", line 1, in <module> import pandas as pd ModuleNotFoundError: No module named 'pandas' seasai@raspberrypi:~/myenv $

Monica

O erro que você está vendo (ModuleNotFoundError: No module named 'pandas') indica que a biblioteca pandas não está instalada no seu ambiente Python. Para resolver isso, você pode instalar o pandas usando o pip. Siga os passos abaixo:

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source bin/activate



Instalar o Pandas: Execute o seguinte comando para instalar o pandas:

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pip install pandas


ou, se você estiver usando pip3, pode usar:

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pip3 install pandas


Executar o Script Novamente: Após a instalação, tente executar o seu script grafico.py novamente:

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python3 grafico.py


Se você encontrar mais erros ou precisar de mais assistência, sinta-se à vontade para perguntar!

seasai@raspberrypi:~/myenv $ pip3 install pandas error: externally-managed-environment × This environment is externally managed ╰─> To install Python packages system-wide, try apt install python3-xyz, where xyz is the package you are trying to install. If you wish to install a non-Debian-packaged Python package, create a virtual environment using python3 -m venv path/to/venv. Then use path/to/venv/bin/python and path/to/venv/bin/pip. Make sure you have python3-full installed. For more information visit http://rptl.io/venv note: If you believe this is a mistake, please contact your Python installation or OS distribution provider. You can override this, at the risk of breaking your Python installation or OS, by passing --break-system-packages. hint: See PEP 668 for the detailed specification. seasai@raspberrypi:~/myenv $

Monica

O erro que você está enfrentando indica que o seu ambiente Python está gerenciado externamente, o que significa que você não pode instalar pacotes diretamente no sistema. Para resolver isso, você deve criar e usar um ambiente virtual. Aqui estão os passos que você pode seguir:

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sudo apt install python3-venv


Criar um Novo Ambiente Virtual: Navegue até o diretório onde você deseja criar o ambiente virtual e execute:

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python3 -m venv myenv

 Isso criará um novo diretório chamado myenv.

Ativar o Ambiente Virtual: Ative o ambiente virtual que você acabou de criar:
No diretório myenv comande: source myenv/bin/activate para ativar o ambiente virtual myenv criado com o comando python3 - m venv myven.

Visualização executado o comando:

 (myenv) seasai@raspberrypi:~/myenv $

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source myenv/bin/activate


Instalar o Pandas: Agora, com o ambiente virtual ativado, instale o pandas:

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pip install pandas


Executar seu Script: Após a instalação, você pode executar seu script grafico.py novamente:

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python grafico.py # executa o gráfico.


Desativar o Ambiente Virtual: Quando terminar de trabalhar, você pode desativar o ambiente virtual com:

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deactivate


Siga esses passos e você deverá conseguir instalar o pandas sem problemas. Se precisar de mais ajuda, é só avisar!

seasai@raspberrypi:~/myenv $ cd myenv seasai@raspberrypi:~/myenv/myenv $ ls bin include lib lib64 pyvenv.cfg seasai@raspberrypi:~/myenv/myenv $ source myenv/bin/activate bash: myenv/bin/activate: Arquivo ou diretório inexistente seasai@raspberrypi:~/myenv/myenv $

Monica

Parece que você está tentando ativar o ambiente virtual dentro do diretório do próprio ambiente, o que não é necessário. Vamos corrigir isso. Siga os passos abaixo:

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cd ..


Ativar o Ambiente Virtual: Agora ative o ambiente virtual com o seguinte comando:

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source myenv/bin/activate


Instalar o Pandas: Com o ambiente virtual ativado, você pode instalar o pandas:

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pip install pandas


Executar seu Script: Após a instalação, execute seu script grafico.py novamente:

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python grafico.py


Se você seguir esses passos, deverá conseguir ativar o ambiente virtual e instalar o pandas sem problemas. Se precisar de mais assistência, é só avisar!

Installing collected packages: pytz, tzdata, six, numpy, python-dateutil, pandas Successfully installed numpy-2.1.1 pandas-2.2.3 python-dateutil-2.9.0.post0 pytz-2024.2 six-1.16.0 tzdata-2024.1 (myenv) seasai@raspberrypi:~/myenv $ python grafico.py Traceback (most recent call last): File "/home/seasai/myenv/grafico.py", line 2, in <module> import matplotlib.pyplot as plt ModuleNotFoundError: No module named 'matplotlib' (myenv) seasai@raspberrypi:~/myenv $

Monica

O erro que você está vendo (ModuleNotFoundError: No module named 'matplotlib') indica que a biblioteca matplotlib não está instalada no seu ambiente virtual. Para instalar o matplotlib, siga os passos abaixo:

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pip install matplotlib


Executar seu Script Novamente: Após a instalação, tente executar seu script grafico.py novamente:

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python grafico.py


Se você encontrar mais erros ou precisar de mais assistência, sinta-se à vontade para perguntar!

Como importar de uma URL externa ou interna: # Exemplo de dados (substitua pelos seus dados reais) data = { 'data': ['2024-01-01', '2024-01-02', '2024-01-03', '2024-01-04', '2024-01-0> 'preco': [100, 105, 102, 107, 103] }

Monica

Para importar dados de uma URL externa ou interna em Python, você pode usar bibliotecas como pandas para ler arquivos CSV ou JSON diretamente de URLs. Vou mostrar exemplos para ambas as situações.

1. Importar Dados de uma URL Externa (por exemplo, um arquivo CSV)

Se você tiver um arquivo CSV em uma URL, pode usar o pandas para importá-lo diretamente:

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import pandas as pd


# URL do arquivo CSV

url = 'https://exemplo.com/dados.csv'


# Ler o CSV diretamente da URL

data = pd.read_csv(url)


print(data)


2. Importar Dados de uma URL Interna (por exemplo, um arquivo JSON)

Se você tiver um arquivo JSON em uma URL, você pode fazer o seguinte:

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import pandas as pd


# URL do arquivo JSON

url = 'https://exemplo.com/dados.json'


# Ler o JSON diretamente da URL

data = pd.read_json(url)


print(data)


3. Usar Dados Internos Direto no Código

Se você quiser usar os dados que você mencionou no seu exemplo, você pode criar um DataFrame diretamente:

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import pandas as pd


# Exemplo de dados

data = {

    'data': ['2024-01-01', '2024-01-02', '2024-01-03', '2024-01-04', '2024-01-05'],

    'preco': [100, 105, 102, 107, 103]

}


# Criar um DataFrame a partir do dicionário

df = pd.DataFrame(data)


print(df)


Resumo

Se você precisar de mais ajuda ou exemplos específicos, é só avisar!

Importe CSV externa. Tem alguma sugestão como exemplo? Depois substituo.

Monica

Claro! Aqui está um exemplo de como importar um arquivo CSV de uma URL externa usando pandas. Vou usar um link fictício como exemplo, mas você pode substituí-lo pelo seu próprio link.

Exemplo de Código para Importar um CSV Externo

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import pandas as pd


# URL do arquivo CSV (substitua pelo seu link)

url = 'https://example.com/dados.csv'


# Ler o CSV diretamente da URL

try:

    df = pd.read_csv(url)

    print(df)

except Exception as e:

    print(f"Ocorreu um erro: {e}")


Passos:

Observações:

Se precisar de mais ajuda ou quiser um exemplo com dados reais, é só avisar!

Eu não tenho ainda uma URL - CSV para importar. Sugira uma qualquer

Monica

Claro! Aqui está um exemplo de uma URL pública que contém um arquivo CSV que você pode usar para testar:

URL de Exemplo

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https://people.sc.fsu.edu/~jburkardt/data/csv/hw_200.csv


Exemplo de Código para Importar o CSV

Aqui está como você pode usar essa URL no seu código:

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import pandas as pd


# URL do arquivo CSV

url = 'https://people.sc.fsu.edu/~jburkardt/data/csv/hw_200.csv'


# Ler o CSV diretamente da URL

try:

    df = pd.read_csv(url)

    print(df)

except Exception as e:

    print(f"Ocorreu um erro: {e}")


O que Esse Código Faz

Você pode executar esse código e ele deve retornar os dados do CSV disponível na URL. Se precisar de mais ajuda, é só avisar!

Como apenas acrescentei as linha do importa CSV. Visualizou: o gráfico no frame e os dados no bash

Monica

Para visualizar os dados em um gráfico enquanto também imprime os dados no terminal, você pode usar a biblioteca matplotlib para criar o gráfico e pandas para manipular os dados. Aqui está um exemplo completo que inclui a leitura do CSV, a impressão dos dados no terminal e a visualização do gráfico:

Exemplo Completo

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import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt


# URL do arquivo CSV

url = 'https://people.sc.fsu.edu/~jburkardt/data/csv/hw_200.csv'


# Ler o CSV diretamente da URL

try:

    df = pd.read_csv(url)

    print("Dados do CSV:")

    print(df)


    # Criar um gráfico

    plt.figure(figsize=(10, 6))

    plt.plot(df['Index'], df['Height'], marker='o', label='Altura (inches)')

    plt.plot(df['Index'], df['Weight'], marker='x', label='Peso (pounds)')

    

    # Adicionar título e rótulos

    plt.title('Gráfico de Altura e Peso')

    plt.xlabel('Índice')

    plt.ylabel('Valor')

    plt.legend()

    

    # Mostrar o gráfico

    plt.grid()

    plt.show()


except Exception as e:

    print(f"Ocorreu um erro: {e}")


O que Este Código Faz

Como Usar

Se precisar de mais ajustes ou tiver dúvidas, é só avisar!

(myenv) seasai@raspberrypi:~/myenv $ python grafico2.py Dados do CSV: Index Height(Inches)" "Weight(Pounds)" 0 1 65.78 112.99 1 2 71.52 136.49 2 3 69.40 153.03 3 4 68.22 142.34 4 5 67.79 144.30 .. ... ... ... 195 196 65.80 120.84 196 197 66.11 115.78 197 198 68.24 128.30 198 199 68.02 127.47 199 200 71.39 127.88 [200 rows x 3 columns] Ocorreu um erro: 'Height' (myenv) seasai@raspberrypi:~/myenv $

Monica

O erro que você está enfrentando ('Height') indica que o nome da coluna não está sendo reconhecido corretamente. Isso pode ocorrer devido a espaços ou caracteres extras nos nomes das colunas. Vamos corrigir isso.

Passos para Corrigir

Código Ajustado

Aqui está um código que imprime os nomes das colunas e faz os ajustes necessários:

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import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt


# URL do arquivo CSV

url = 'https://people.sc.fsu.edu/~jburkardt/data/csv/hw_200.csv'


# Ler o CSV diretamente da URL

try:

    df = pd.read_csv(url)

    

    # Imprimir os nomes das colunas

    print("Nomes das colunas:")

    print(df.columns)


    # Renomear as colunas para remover espaços e caracteres extras

    df.columns = df.columns.str.replace('"', '').str.strip()


    print("Dados do CSV:")

    print(df)


    # Criar um gráfico

    plt.figure(figsize=(10, 6))

    plt.plot(df['Index'], df['Height(Inches)'], marker='o', label='Altura (inches)')

    plt.plot(df['Index'], df['Weight(Pounds)'], marker='x', label='Peso (pounds)')

    

    # Adicionar título e rótulos

    plt.title('Gráfico de Altura e Peso')

    plt.xlabel('Índice')

    plt.ylabel('Valor')

    plt.legend()

    

    # Mostrar o gráfico

    plt.grid()

    plt.show()


except Exception as e:

    print(f"Ocorreu um erro: {e}")


O que Este Código Faz

Executando o Código

Se você ainda encontrar problemas, sinta-se à vontade para compartilhar os nomes das colunas que foram impressos!

Acrescente Visualizar os dados no frame. Deixe o que está no terminal. Visualizar nos dois.

Monica

Para visualizar os dados tanto no terminal quanto em um gráfico (frame), você pode usar a biblioteca matplotlib para exibir o gráfico e também usar pandas para mostrar os dados em um DataFrame.

Aqui está o código ajustado para mostrar os dados em um gráfico e também em um DataFrame no terminal:

Código Ajustado

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import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt


# URL do arquivo CSV

url = 'https://people.sc.fsu.edu/~jburkardt/data/csv/hw_200.csv'


# Ler o CSV diretamente da URL

try:

    df = pd.read_csv(url)

    

    # Imprimir os nomes das colunas

    print("Nomes das colunas:")

    print(df.columns)


    # Renomear as colunas para remover espaços e caracteres extras

    df.columns = df.columns.str.replace('"', '').str.strip()


    print("\nDados do CSV:")

    print(df)


    # Criar um gráfico

    plt.figure(figsize=(10, 6))

    plt.plot(df['Index'], df['Height(Inches)'], marker='o', label='Altura (inches)')

    plt.plot(df['Index'], df['Weight(Pounds)'], marker='x', label='Peso (pounds)')

    

    # Adicionar título e rótulos

    plt.title('Gráfico de Altura e Peso')

    plt.xlabel('Índice')

    plt.ylabel('Valor')

    plt.legend()

    

    # Mostrar o gráfico

    plt.grid()

    plt.show()


    # Visualizar os dados em um DataFrame

    print("\nVisualizando os dados em um DataFrame:")

    print(df)


except Exception as e:

    print(f"Ocorreu um erro: {e}")


O que Este Código Faz

Executando o Código

Se precisar de mais ajustes ou tiver dúvidas, é só avisar!

Isso no visualizar no grafico, tambem. Dados do CSV: Index Height(Inches) Weight(Pounds) 0 1 65.78 112.99 1 2 71.52 136.49 2 3 69.40 153.03 3 4 68.22 142.34 4 5 67.79 144.30 .. ... ... ... 195 196 65.80 120.84 196 197 66.11 115.78 197 198 68.24 128.30 198 199 68.02 127.47 199 200 71.39 127.88

Monica

Para visualizar os dados do CSV tanto no terminal quanto em um gráfico, você pode usar a biblioteca matplotlib para exibir os dados em uma tabela dentro do gráfico. Isso pode ser feito utilizando a função table do matplotlib.

Aqui está o código ajustado para incluir uma tabela com os dados no gráfico:

Código Ajustado

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import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt


# URL do arquivo CSV

url = 'https://people.sc.fsu.edu/~jburkardt/data/csv/hw_200.csv'


# Ler o CSV diretamente da URL

try:

    df = pd.read_csv(url)

    

    # Imprimir os nomes das colunas

    print("Nomes das colunas:")

    print(df.columns)


    # Renomear as colunas para remover espaços e caracteres extras

    df.columns = df.columns.str.replace('"', '').str.strip()


    print("\nDados do CSV:")

    print(df)


    # Criar um gráfico

    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

    

    # Plotar os dados

    ax.plot(df['Index'], df['Height(Inches)'], marker='o', label='Altura (inches)')

    ax.plot(df['Index'], df['Weight(Pounds)'], marker='x', label='Peso (pounds)')

    

    # Adicionar título e rótulos

    ax.set_title('Gráfico de Altura e Peso')

    ax.set_xlabel('Índice')

    ax.set_ylabel('Valor')

    ax.legend()

    ax.grid()


    # Adicionar tabela com os dados

    table_data = df.head(10)  # Exibir apenas as primeiras 10 linhas na tabela

    table = ax.table(cellText=table_data.values, colLabels=table_data.columns, cellLoc='center', loc='bottom')

    table.auto_set_font_size(False)  # Não ajustar automaticamente o tamanho da fonte

    table.set_fontsize(10)  # Definir o tamanho da fonte

    table.scale(1, 1.5)  # Escalar a tabela


    plt.subplots_adjust(bottom=0.2)  # Ajustar o espaço para a tabela

    plt.show()


except Exception as e:

    print(f"Ocorreu um erro: {e}")


O que Este Código Faz

Executando o Código

Se precisar de mais ajustes ou tiver dúvidas, é só avisar!

Distancie a tabela do eixo X. Está sobrepondo. Visualização confusa.

Monica

Para distanciar a tabela do eixo X e evitar a sobreposição, você pode ajustar o espaço entre o gráfico e a tabela. Isso pode ser feito alterando a posição da tabela ou ajustando a área do gráfico.

Aqui está o código ajustado para garantir que a tabela fique mais distante do eixo X:

Código Ajustado

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import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt


# URL do arquivo CSV

url = 'https://people.sc.fsu.edu/~jburkardt/data/csv/hw_200.csv'


# Ler o CSV diretamente da URL

try:

    df = pd.read_csv(url)

    

    # Imprimir os nomes das colunas

    print("Nomes das colunas:")

    print(df.columns)


    # Renomear as colunas para remover espaços e caracteres extras

    df.columns = df.columns.str.replace('"', '').str.strip()


    print("\nDados do CSV:")

    print(df)


    # Criar um gráfico

    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

    

    # Plotar os dados

    ax.plot(df['Index'], df['Height(Inches)'], marker='o', label='Altura (inches)')

    ax.plot(df['Index'], df['Weight(Pounds)'], marker='x', label='Peso (pounds)')

    

    # Adicionar título e rótulos

    ax.set_title('Gráfico de Altura e Peso')

    ax.set_xlabel('Índice')

    ax.set_ylabel('Valor')

    ax.legend()

    ax.grid()


    # Adicionar tabela com os dados

    table_data = df.head(10)  # Exibir apenas as primeiras 10 linhas na tabela

    table = ax.table(cellText=table_data.values, colLabels=table_data.columns, cellLoc='center', loc='bottom')

    table.auto_set_font_size(False)  # Não ajustar automaticamente o tamanho da fonte

    table.set_fontsize(10)  # Definir o tamanho da fonte

    table.scale(1, 1.5)  # Escalar a tabela


    # Ajustar a posição da tabela

    plt.subplots_adjust(bottom=0.3)  # Aumentar o espaço na parte inferior

    plt.show()


except Exception as e:

    print(f"Ocorreu um erro: {e}")


O que Este Código Faz

Executando o Código

Se precisar de mais ajustes ou tiver outras dúvidas, é só avisar!

Perfeito. Obrigado. Sem antes: como no NANO tecla atalho selecionar tudo, limpar para colar um script. Uso limpar linha a linha por falta de opção - saber.

Monica

No editor de texto nano, você pode usar os seguintes atalhos para selecionar tudo e limpar o conteúdo:

Selecionar Tudo

Limpar o Conteúdo

Colar um Novo Script

Dicas Adicionais

Se precisar de mais ajuda ou tiver outras perguntas, é só avisar!

Ok. Obrigado. Vamos almoçar.

Monica

De nada! Aproveite seu almoço! Se precisar de mais ajuda depois, estarei por aqui. Até mais!


RESOLVEU :::: chrome-extension://difoiogjjojoaoomphldepapgpbgkhkb/standalone.html