## Seria útil incluir um algoritmo de filtragem para remover pontos expurios
## observados em algumas partes por mil medidas de temperatura
# Exibe informações dos dados
print"Dados de "+str(mdates.num2date(data[0]).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))+u" até "+str(mdates.num2date(data[len(data)-1]).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
print"Série com "+str(len(data))+" amostras\n"
# Seleciona dados em um intervalo de tempo
if(seleciona_intervalo==True):
# Cria listas temporárias para seleção
# Acho que pode ser otimizado, usando iteradores direto em arrays
#plt.text(plt.xlim()[0]+0.5,0.9*plt.ylim()[1],u"Média: "+str("%.2f" % temp.mean())+u"°C\nDesvio Padrão: "+str("%.2f" % temp.std())+u"°C") # Este coloca dentro da figura
## Seria útil incluir um algoritmo de filtragem para remover pontos expurios
## observados em algumas partes por mil medidas de temperatura
# Exibe informações dos dados
print"Dados de "+str(mdates.num2date(data[0]).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))+u" até "+str(mdates.num2date(data[len(data)-1]).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
print"Série com "+str(len(data))+" amostras\n"
# Seleciona dados em um intervalo de tempo
if(seleciona_intervalo==True):
# Cria listas temporárias para seleção
# Acho que pode ser otimizado, usando iteradores direto em arrays