Incluido programa de visualização das series temporais e estatísticas básicas

       Esboçado	algoritmo de simulação por Monte Carlo
       (para ilustrar teorema do limite central)

	new file:   graficos/estatisticas.py

graficos/estatisticas.py

+# -*- coding:utf-8 -*-
+# Programa de visualização de dados meteorológicos coletados pela estação 
+#  Meteorolog do Centro de Tecnologia Acadêmica
+# Dados no formato DataHora Temperatura Umidade_do_Ar Solo Pressão Luminosidade 
+# DataHora no formato  AAAAMMDDHHmmSS onde
+#          AAAA = Ano
+#          MM = Mês
+#          DD = Dia
+#          HH = Hora
+#          mm = Minuto
+#          ss = Segundo
+# Mais informações:
+#  http://cta.if.ufrgs.br/projects/estacao-meteorologica-modular/wiki/Meteorolog
+
+import numpy as np
+import matplotlib.pyplot as plt
+import matplotlib.dates as mdates
+import random as random
+import sys
+
+# Armazena os dados coletados em vetores unidimensionais
+data, temp, u_ar, u_solo, pressao, lum = np.loadtxt(sys.argv[1], unpack=True,
+        converters={ 0: mdates.strpdate2num('%Y%m%d%H%M%S')})
+
+## Seria util incluir um algoritmo de filtragem para remover pontos expurios 
+##   observados em algumas partes por mil medidas de temperatura
+
+# Determina o numero de amostras
+amostras = len(data)
+print "Série com "+str(amostras)+" amostras"
+
+## Análise da temperatura
+T_min=min(temp)
+T_max=max(temp)
+T_med=sum(temp)/amostras
+print "Temperatura (oC)\n \t min: "+str(T_min)+"\t max: "+str(T_max)+"\t média: "+ str(T_med)
+
+## Análise da umidade relativa do Ar
+U_ar_min=min(u_ar)
+U_ar_max=max(u_ar)
+U_ar_med=sum(u_ar)/amostras
+print "\nUmidade Relativa do Ar (%)\n \t min: "+str(U_ar_min)+"\t max: "+str(U_ar_max)+"\t média: "+ str(U_ar_med)
+
+# Análise da pressão atomsférica
+print "\nPressão (Pa)\n \t min: "+str(min(pressao))+"\t max: "+str(max(pressao))+"\t média: "+ str(sum(pressao)/amostras)+"\n"
+
+#Outro atalho para calcular as maximas e minimas
+#print temp.max(), u_ar.max(), pressao.max()
+#print temp.min(), u_ar.min(), pressao.min()
+#print temp.mean(), u_ar.mean(), pressao.mean()
+#print temp.std(), u_ar.std(), pressao.std()
+
+
+# Apresentação de histrograma:
+# Temperatura
+plt.figure() # Cria nova figura
+plt.ylabel(u"Número de eventos")
+plt.xlabel(u"Temperatura (°C)")
+plt.hist(temp,bins=25)
+#Inclui texto com média e desvio padrão
+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")
+plt.grid(True)
+
+# Apresentação de histrograma:
+# Umidade Rel. do Ar
+plt.figure()
+plt.ylabel(u"Número de eventos")
+plt.xlabel("Umidade Relativa (%)")
+plt.hist(u_ar,bins=range(26,100,2))
+plt.text(plt.xlim()[0]+1,0.9*plt.ylim()[1],u"Média: "+str("%.2f" % u_ar.mean())+u" %\nDesvio Padrão: "+str("%.2f" % u_ar.std())+" %")
+plt.grid(True)
+
+# Apresentação de histrograma:
+# Pressão
+plt.figure()
+plt.ylabel(u"Número de eventos")
+plt.xlabel(u"Pressão atmosférica (Pa)")
+plt.hist(pressao,bins=25)
+plt.text(1.001*plt.xlim()[0],0.9*plt.ylim()[1],u"Média: "+str("%.2f" % pressao.mean())+u" Pa\nDesvio Padrão: "+str("%.2f" % pressao.std())+" Pa")
+plt.grid(True)
+
+
+
+# Apresentação de histrograma:
+# Luminosidade
+plt.figure()
+plt.ylabel(u"Número de eventos")
+plt.xlabel(u"Luminosidade (u.a.)")
+plt.hist(lum,bins=25)
+plt.text(1*plt.xlim()[0]+60,0.9*plt.ylim()[1],u"Média: "+str("%.2f" % lum.mean())+u"\nDesvio Padrão: "+str("%.2f" % lum.std())+" ")
+plt.grid(True)
+
+
+
+## Apresentação das series temporais de medidas
+# Temperatura
+plt.figure()
+# Gira o texto do eixo temporal
+plt.xticks(rotation=70)
+plt.plot_date(x=data, y=temp, fmt="r.")
+
+# Define os limites temporais do gráfico 
+#   útil para evitar escalas exageradas devido a dadas incorretas - ocorreu na estação sem relógio
+plt.xlim(data[0], data[len(data)-1])
+plt.ylabel("Temperatura (C)")
+plt.grid(True)
+# Altera as margens para a margem inferior comportar a data
+plt.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, top=0.9, bottom=0.2)
+
+# Umidade Relativa do Ar
+plt.figure()
+plt.xticks(rotation=70)
+plt.plot_date(x=data, y=u_ar, fmt="r.")
+plt.xlim(data[0], data[len(data)-1])
+plt.ylabel("Umidade relativa do ar (%)")
+plt.grid(True)
+plt.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, top=0.9, bottom=0.2)
+
+'''
+# Condutividade do solo
+plt.figure()
+plt.xticks(rotation=70)
+plt.plot_date(x=data, y=u_solo, fmt="r.")
+plt.xlim(data[0], data[len(data)-1])
+plt.ylabel("Umidade do solo (u.a.)")
+plt.grid(True)
+plt.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, top=0.9, bottom=0.2)
+'''
+
+# Pressão
+plt.figure()
+plt.xticks(rotation=70)
+plt.plot_date(x=data, y=pressao, fmt="r.")
+plt.xlim(data[0], data[len(data)-1])
+plt.ylabel(u"Pressão atmosférica (Pa)")
+plt.grid(True)
+plt.subplots_adjust(left=0.13, right=0.9, top=0.9, bottom=0.2)
+
+
+# Luminosidade
+plt.figure()
+plt.xticks(rotation=70)
+plt.plot_date(x=data, y=lum, fmt="ro")
+plt.xlim(data[0], data[len(data)-1])
+plt.ylabel("Luminosidade (u.a.)")
+plt.grid(True)
+plt.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, top=0.9, bottom=0.2)
+
+
+'''
+# Análise Monte Carlo para as médias
+# Cria variaveis para calculo das médias
+temp_med = 0.
+temp_med_vec=[]
+umid_med = 0.
+umid_med_vec=[]
+pressao_med = 0.
+pressao_med_vec=[]
+for tentativas in [5,10,50]:
+ for j in range(5000):
+   for n in range(tentativas):
+       amostra=int(random.random()*amostras)
+       temp_med+=temp[amostra]
+       umid_med+=u_ar[amostra]
+       pressao_med+=pressao[amostra]
+
+#   print temp_med/tentativas
+#   print umid_med/tentativas
+#   print pressao_med/tentativas
+#   print ("\n")
+   temp_med_vec.append(temp_med/tentativas)
+   umid_med_vec.append(umid_med/tentativas)
+   pressao_med_vec.append(pressao_med/tentativas)
+   temp_med = 0
+   umid_med = 0
+   pressao_med = 0
+ plt.figure()
+ plt.title(u"Temperatura - MC Média de: "+str(tentativas)+" medidas")
+ plt.hist(temp_med_vec, bins=50)
+# plt.text(1.001*plt.xlim()[0],0.9*plt.ylim()[1],u"Média: "+str("%.2f" % temp_med_vec.mean())+u" °C\nDesvio Padrão: "+str("%.2f" % temp_med_vec.std())+" °C")
+ plt.figure()
+ plt.title(u"Umidade Relativa - MC Média de: "+str(tentativas)+" medidas")
+ plt.hist(umid_med_vec, bins=50)
+# plt.text(1.001*plt.xlim()[0],0.9*plt.ylim()[1],u"Média: "+str("%.2f" % umid_med_vec.mean())+u" %\nDesvio Padrão: "+str("%.2f" % umid_med_vec.std())+" %")
+ plt.figure()
+ plt.title(u"Pressão - MC Média de: "+str(tentativas)+" medidas")
+ plt.hist(pressao_med_vec, bins=50)
+# plt.text(1.001*plt.xlim()[0],0.9*plt.ylim()[1],u"Média: "+str("%.2f" % pressao_med_vec.mean())+u" Pa\nDesvio Padrão: "+str("%.2f" % pressao_med_vec.std())+" Pa")
+'''
+
+#Apresenta os gráficos gerados
+plt.show()
+
+