src/visualization/activity_charts.py - master - CW3/The_Project

src/visualization/activity_charts.py
208 строк9 KB
CW3
Initial project setup with structure and CI/CD
28 дек 2025, 12:40
28 дек 2025, 12:405cacb7a
"""
Визуализация активности студентов
"""
import matplotlib
# Используем агрессивный backend без GUI для тестов
matplotlib.use('Agg')  # Важно: используем non-interactive backend
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
from typing import Dict, List, Optional
import os


class ActivityVisualizer:
    """Визуализатор активности студентов"""
    
    def __init__(self, style: str = None):
        """
        Инициализация визуализатора
        
        Args:
            style: Стиль графиков (опционально)
        """
        # Устанавливаем агрессивный backend для избежания GUI
        plt.switch_backend('Agg')
        
        if style and style in plt.style.available:
            plt.style.use(style)
        else:
            plt.style.use('default')
    
    def plot_event_distribution(self, event_counts: Dict, save_path: Optional[str] = None):
        """
        Визуализация распределения событий
        
        Args:
            event_counts: Словарь с количеством событий по типам
            save_path: Путь для сохранения (опционально)
        """
        try:
            fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 6))
            
            # Столбчатая диаграмма
            event_types = list(event_counts.keys())
            counts = list(event_counts.values())
            
            # Используем палитру matplotlib
            colors = plt.cm.Set3(np.linspace(0, 1, len(event_types)))
            
            bars = ax1.bar(range(len(event_types)), counts, color=colors, alpha=0.7)
            ax1.set_xlabel('Тип события')
            ax1.set_ylabel('Количество')
            ax1.set_title('Распределение событий по типам')
            ax1.set_xticks(range(len(event_types)))
            ax1.set_xticklabels(event_types, rotation=45, ha='right')
            
            # Добавляем значения на столбцы
            for bar, count in zip(bars, counts):
                height = bar.get_height()
                ax1.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., height,
                        f'{count}', ha='center', va='bottom')
            
            # Круговая диаграмма
            ax2.pie(counts, labels=event_types, autopct='%1.1f%%',
                   startangle=90, colors=colors)
            ax2.set_title('Доля событий по типам')
            ax2.axis('equal')
            
            plt.tight_layout()
            
            if save_path:
                plt.savefig(save_path, dpi=150, bbox_inches='tight')
                print(f"График сохранен: {save_path}")
                plt.close(fig)
                return save_path
            else:
                # Для тестов - не показываем, просто закрываем
                plt.close(fig)
                return None
                
        except Exception as e:
            print(f"⚠️ Ошибка при создании графика: {e}")
            plt.close('all')  # Закрываем все фигуры
            return None
    
    def plot_student_activity_timeline(self, logs_df: pd.DataFrame, 
                                      student_id: int, 
                                      save_path: Optional[str] = None):
        """
        Упрощенная визуализация временной линии активности студента
        
        Args:
            logs_df: DataFrame с логами
            student_id: ID студента
            save_path: Путь для сохранения (опционально)
        """
        student_data = logs_df[logs_df['student_id'] == student_id].copy()
        
        if len(student_data) == 0:
            print(f"Нет данных для студента {student_id}")
            return
        
        # Создаем фигуру с несколькими подграфиками
        fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 10))
        
        # Преобразуем временные метки
        student_data['timestamp'] = pd.to_datetime(student_data['timestamp'])
        student_data['date'] = student_data['timestamp'].dt.date
        student_data['hour'] = student_data['timestamp'].dt.hour
        
        # 1. Активность по дням
        daily_activity = student_data.groupby('date').size()
        if not daily_activity.empty:
            axes[0, 0].plot(range(len(daily_activity)), daily_activity.values, 
                          marker='o', linestyle='-', color='green', linewidth=2)
            axes[0, 0].set_xlabel('Дни')
            axes[0, 0].set_ylabel('Событий в день')
            axes[0, 0].set_title('Активность по дням')
            axes[0, 0].grid(True, alpha=0.3)
        
        # 2. Распределение по часам
        hour_counts = student_data['hour'].value_counts().sort_index()
        if not hour_counts.empty:
            axes[0, 1].bar(hour_counts.index, hour_counts.values, color='skyblue')
            axes[0, 1].set_xlabel('Час дня')
            axes[0, 1].set_ylabel('Количество событий')
            axes[0, 1].set_title('Активность по времени суток')
            axes[0, 1].set_xticks(range(0, 24, 3))
        
        # 3. Типы активности
        event_counts = student_data['event_type'].value_counts()
        if not event_counts.empty:
            axes[1, 0].bar(event_counts.index, event_counts.values, 
                          color=['skyblue', 'lightcoral', 'lightgreen', 'gold', 'violet'])
            axes[1, 0].set_xlabel('Тип события')
            axes[1, 0].set_ylabel('Количество')
            axes[1, 0].set_title('Типы активности')
            axes[1, 0].tick_params(axis='x', rotation=45)
        
        # 4. Активность по курсам
        course_counts = student_data['course_id'].value_counts()
        if not course_counts.empty:
            axes[1, 1].bar(course_counts.index, course_counts.values, color='orange')
            axes[1, 1].set_xlabel('Курс')
            axes[1, 1].set_ylabel('Количество')
            axes[1, 1].set_title('Активность по курсам')
            axes[1, 1].tick_params(axis='x', rotation=45)
        
        plt.suptitle(f'Анализ активности студента {student_id}', fontsize=16, fontweight='bold')
        plt.tight_layout()
        
        if save_path:
            plt.savefig(save_path, dpi=150, bbox_inches='tight')
            print(f"График сохранен: {save_path}")
        
        plt.show()
        plt.close(fig)
    
    def plot_correlation_heatmap(self, correlation_data: pd.DataFrame, 
                                save_path: Optional[str] = None):
        """
        Упрощенная визуализация тепловой карты корреляций
        
        Args:
            correlation_data: DataFrame с корреляциями
            save_path: Путь для сохранения (опционально)
        """
        # Выбираем числовые колонки
        numeric_cols = correlation_data.select_dtypes(include=[np.number]).columns
        
        if len(numeric_cols) < 2:
            print("Недостаточно числовых данных для корреляции")
            return
        
        # Расчет матрицы корреляций
        corr_matrix = correlation_data[numeric_cols].corr()
        
        fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))
        
        # Тепловая карта
        im = ax.imshow(corr_matrix, cmap='coolwarm', vmin=-1, vmax=1)
        
        # Добавляем значения
        for i in range(len(corr_matrix)):
            for j in range(len(corr_matrix)):
                text = ax.text(j, i, f'{corr_matrix.iloc[i, j]:.2f}',
                             ha="center", va="center", color="black", fontsize=8)
        
        # Настройка осей
        ax.set_xticks(range(len(corr_matrix.columns)))
        ax.set_yticks(range(len(corr_matrix.columns)))
        ax.set_xticklabels(corr_matrix.columns, rotation=45, ha='right', fontsize=9)
        ax.set_yticklabels(corr_matrix.columns, fontsize=9)
        
        # Цветовая шкала
        cbar = ax.figure.colorbar(im, ax=ax)
        cbar.ax.set_ylabel("Корреляция", rotation=-90, va="bottom")
        
        ax.set_title("Тепловая карта корреляций активности и успеваемости", fontsize=14, fontweight='bold')
        
        plt.tight_layout()
        
        if save_path:
            plt.savefig(save_path, dpi=150, bbox_inches='tight')
            print(f"Тепловая карта сохранена: {save_path}")
        
        plt.show()
        plt.close(fig)