text: from Simulador import Simulador
  import math
  import pandas as pd
  
  # d = pd.read_pickle('C:/Users/Eduar/Documents/GitHub/Trabalho_final_estatistica_cd/dados/simulacoes_chance_30%.pkl')
  # d.to_csv(r'C:/Users/Eduar/Documents/GitHub/Trabalho_final_estatistica_cd/dados/simulacoes_chance_30%.txt', sep=' ', index=False)
  # d = pd.read_pickle('C:/Users/Eduar/Documents/GitHub/Trabalho_final_estatistica_cd/dados/simulacoes_chance_100%.pkl')
  # d.to_csv(r'C:/Users/Eduar/Documents/GitHub/Trabalho_final_estatistica_cd/dados/simulacoes_chance_100%.txt', sep=' ', index=False)
  # print(d.head())
  nome_simulacao = "simulacoes_chance_100%" 
  n_simulacoes = 2
  tamanho_matriz = 80
  chance_infeccao = 1 
  chance_infeccao_sintomatico = 0.2
  
  chance_morte = 0.02 
  atualizacoes_cura = 10 
  inserir_infectados_aleatorios = False
  import numpy as np
  import random                                         
  
  dados_simulacoes = pd.DataFrame(dtype=np.int)
  for i in range(n_simulacoes):
    random.seed()
  
    sim = Simulador(
        tamanho_matriz,
        chance_infeccao,
        chance_infeccao_sintomatico,
        chance_morte,
        atualizacoes_cura,
        inserir_infectados_aleatorios)
  
  
    sim.executar_simulacao()   
    
    dados_simulacoes = dados_simulacoes.append(sim.dict_resumo, ignore_index = True)
  
  dados_simulacoes = dados_simulacoes[["pop_inicial", 
                                       "tipo1_inicial",
                                       "tipo2_inicial", 
  
                                       "n/2_100%_infectados",
                                       "tipo1_n/2",
                                       "tipo2_n/2",
                                       "curados_n/2",
                                       "mortos_n/2",
  
                                       "n/2+1_100%_infectados",
                                       "tipo1_n/2+1",
                                       "tipo2_n/2+1",
                                       "curados_n/2+1",
                                       "mortos_n/2+1",
  
                                       "n_atualizacoes_100%_infectados",
                                       "tipo1_n",
                                       "tipo2_n",
                                       "curados_n",
                                       "mortos_n",
                                       "n/2_atualizacoes_pico",
                                       "tipo1_n/2pico",
                                       "tipo2_n/2pico",
                                       "curados_n/2pico",
                                       "mortos_n/2pico",
                                      
                                       "n/2+1_atualizacoes_pico",
                                       "tipo1_n/2+1pico",
                                       "tipo2_n/2+1pico",
                                       "curados_n/2+1pico",
                                       "mortos_n/2+1pico",
  
                                       "n_atualizacoes_pico",
                                       "tipo1_pico",
                                       "tipo2_pico",
                                       "curados_pico",
                                       "mortos_pico",
                                       
                                       "numero_total_atualizacoes",
                                       "sadios_final",
                                       "curados_final",
                                       "mortos_final"]].astype(int)
  
  
  
  
  
  dados_simulacoes.to_csv('C:/Users/Eduar/Documents/GitHub/Trabalho_final_estatistica_cd/dados/'+ nome_simulacao + '.txt', sep=' ', index=False)
  
  print(dados_simulacoes)
  nome_simulacao = "simulacoes_chance_30%" 
  chance_infeccao = 0.3 
  
  dados_simulacoes = pd.DataFrame(dtype=np.int)
  for i in range(n_simulacoes):
    random.seed()
    sim = Simulador(
        tamanho_matriz,
        chance_infeccao,
        chance_infeccao_sintomatico,
        chance_morte,
        atualizacoes_cura,      
        inserir_infectados_aleatorios)
  
  
    sim.executar_simulacao()   
    
    dados_simulacoes = dados_simulacoes.append(sim.dict_resumo, ignore_index = True)
  
  dados_simulacoes = dados_simulacoes[["pop_inicial", 
                                       "tipo1_inicial",
                                       "tipo2_inicial", 
  
                                       "n/2_100%_infectados",
                                       "tipo1_n/2",
                                       "tipo2_n/2",
                                       "curados_n/2",
                                       "mortos_n/2",
  
                                       "n/2+1_100%_infectados",
                                       "tipo1_n/2+1",
                                       "tipo2_n/2+1",
                                       "curados_n/2+1",
                                       "mortos_n/2+1",
  
                                       "n_atualizacoes_100%_infectados",
                                       "tipo1_n",
                                       "tipo2_n",
                                       "curados_n",
                                       "mortos_n",
                                       "n/2_atualizacoes_pico",
                                       "tipo1_n/2pico",
                                       "tipo2_n/2pico",
                                       "curados_n/2pico",
                                       "mortos_n/2pico",
                                      
                                       "n/2+1_atualizacoes_pico",
                                       "tipo1_n/2+1pico",
                                       "tipo2_n/2+1pico",
                                       "curados_n/2+1pico",
                                       "mortos_n/2+1pico",
  
                                       "n_atualizacoes_pico",
                                       "tipo1_pico",
                                       "tipo2_pico",
                                       "curados_pico",
                                       "mortos_pico",
                                       
                                       "numero_total_atualizacoes",
                                       "sadios_final",
                                       "curados_final",
                                       "mortos_final"]].astype(int)
  
  
  dados_simulacoes.to_csv('C:/Users/Eduar/Documents/GitHub/Trabalho_final_estatistica_cd/dados/'+ nome_simulacao + '.txt', sep=' ', index=False)
  
  print(dados_simulacoes)