Update app.py

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@@ -13,6 +13,7 @@ import seaborn as sns
 from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap
 from matplotlib.ticker import MaxNLocator
 from math import ceil
+from adjustText import adjust_text
 
 # Configura o estilo seaborn e suprime warnings
 warnings.filterwarnings('ignore')
@@ -248,44 +249,29 @@ class ReportGenerator:
         plt.grid(True, alpha=0.2, linestyle='--')
         plt.gca().set_facecolor('#f8f9fa')
     
+        texts = []  # Lista para armazenar todos os textos
+    
         # Scatter plot com cores por nível
         for nivel, color in self.colors.items():
             mask = self.data['Nível'] == nivel
             tempo = pd.to_timedelta(self.data[mask]['Total Tempo']).dt.total_seconds() / 60
+            acertos = self.data[mask]['Acertos Absolutos']
         
-            plt.scatter(tempo, self.data[mask]['Acertos Absolutos'],
-                       c=color, label=nivel, alpha=0.7, s=150)
+            # Criar scatter plot
+            plt.scatter(tempo, acertos, c=color, label=nivel, alpha=0.7, s=150)
         
-            # Melhorar posicionamento dos rótulos
-            for x, y, nome in zip(tempo, self.data[mask]['Acertos Absolutos'], 
-                                self.data[mask]['Nome do Aluno']):
-                # Calcular a posição do texto para evitar sobreposição
-                if x > np.median(tempo.values):
-                    ha = 'right'
-                    offset = (-10, 0)
-                else:
-                    ha = 'left'
-                    offset = (10, 0)
-            
-                # Adicionar pequena linha conectora
-                plt.annotate(nome, 
-                            xy=(x, y),
-                            xytext=(x + offset[0]/5, y + 0.3),
-                            ha=ha,
-                            va='bottom',
-                            fontsize=8,
-                            bbox=dict(
-                                facecolor='white',
-                                edgecolor='none',
-                                alpha=0.8,
-                                pad=0.5
-                            ),
-                            arrowprops=dict(
-                                arrowstyle='-',
-                                color='gray',
-                                alpha=0.3,
-                                connectionstyle='arc3,rad=0'
-                            ))
+            # Adicionar textos à lista
+            for x, y, nome in zip(tempo, acertos, self.data[mask]['Nome do Aluno']):
+                texts.append(plt.text(x, y, nome, fontsize=8, 
+                                    bbox=dict(facecolor='white', edgecolor='none', alpha=0.8, pad=0.5)))
+
+        # Ajustar posição dos textos automaticamente
+        adjust_text(texts,
+                   force_points=0.2,  # Força entre pontos
+                   force_text=0.2,    # Força entre textos
+                   expand_points=(1.2, 1.2),  # Expansão dos pontos
+                   expand_text=(1.2, 1.2),    # Expansão dos textos
+                   arrowprops=dict(arrowstyle='-', color='gray', alpha=0.3, lw=0.5))
 
         plt.title('Relação entre Tempo e Acertos por Nível', pad=20)
         plt.xlabel('Tempo Total (minutos)')
@@ -312,45 +298,21 @@ class ReportGenerator:
         plt.grid(True, alpha=0.2, linestyle='--')
         plt.gca().set_facecolor('#f8f9fa')
     
+        texts = []  # Lista para armazenar todos os textos
+    
         # Scatter plot com cores por nível
         for nivel, color in self.colors.items():
             mask = self.data['Nível'] == nivel
-            plt.scatter(self.data[mask]['Tarefas Completadas'],
-                       self.data[mask]['Acertos Absolutos'],
-                       c=color, alpha=0.7, s=150, label=nivel)
-
-            # Melhorar posicionamento dos rótulos
-            for _, row in self.data[mask].iterrows():
-                x = row['Tarefas Completadas']
-                y = row['Acertos Absolutos']
-            
-                # Calcular posição do texto para evitar sobreposição
-                if x > np.median(self.data['Tarefas Completadas']):
-                    ha = 'right'
-                    offset = (-10, 0)
-                else:
-                    ha = 'left'
-                    offset = (10, 0)
-            
-                # Adicionar pequena linha conectora
-                plt.annotate(row['Nome do Aluno'],
-                            xy=(x, y),
-                            xytext=(x + offset[0]/5, y + 0.3),
-                            ha=ha,
-                            va='bottom',
-                            fontsize=8,
-                            bbox=dict(
-                                facecolor='white',
-                                edgecolor='none',
-                                alpha=0.8,
-                                pad=0.5
-                            ),
-                            arrowprops=dict(
-                                arrowstyle='-',
-                                color='gray',
-                                alpha=0.3,
-                                connectionstyle='arc3,rad=0'
-                            ))
+            tarefas = self.data[mask]['Tarefas Completadas']
+            acertos = self.data[mask]['Acertos Absolutos']
+        
+            # Criar scatter plot
+            plt.scatter(tarefas, acertos, c=color, label=nivel, alpha=0.7, s=150)
+        
+            # Adicionar textos à lista
+            for x, y, nome in zip(tarefas, acertos, self.data[mask]['Nome do Aluno']):
+                texts.append(plt.text(x, y, nome, fontsize=8,
+                                    bbox=dict(facecolor='white', edgecolor='none', alpha=0.8, pad=0.5)))
 
         # Linha de tendência
         z = np.polyfit(self.data['Tarefas Completadas'],
@@ -362,6 +324,14 @@ class ReportGenerator:
         plt.plot(x_range, p(x_range), "--", color='#e74c3c', alpha=0.8,
                 label='Tendência', linewidth=2)
 
+        # Ajustar posição dos textos automaticamente
+        adjust_text(texts,
+                   force_points=0.2,
+                   force_text=0.2,
+                   expand_points=(1.2, 1.2),
+                   expand_text=(1.2, 1.2),
+                   arrowprops=dict(arrowstyle='-', color='gray', alpha=0.3, lw=0.5))
+
         plt.title('Relação entre Tarefas Completadas e Acertos', pad=20)
         plt.xlabel('Número de Tarefas Completadas')
         plt.ylabel('Número de Acertos')