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import numpy as np | |
import pandas as pd | |
from scipy.stats import poisson | |
import tools | |
import streamlit as st | |
import matplotlib.pyplot as plt | |
import seaborn as sns | |
# Lendo arquivo excel | |
df = pd.read_excel('info_futebol.xlsx', sheet_name='info_geral', index_col='Time') | |
# Criando coluna de força de times | |
a, b = df['Pontuacao'].min(), df['Pontuacao'].max() | |
fa, fb = 0.15, 1 # novos limites | |
b1 = (fb - fa)/(b-a) | |
b0 = fb - b*b1 | |
df['forca'] = round(b0 + b1*df['Pontuacao'], 3) | |
# Streamlit Step | |
rad = st.sidebar.radio('Navegue pelos itens', ['Home', 'Sobre', 'BET Jogos', 'BET Campeonato']) | |
if rad == 'Home': | |
st.markdown(""" ## :soccer: BET-POISSON """) | |
st.write('Simulando jogos com base na distribuição de Poisson.') | |
if rad == 'Sobre': | |
st.write('Em construção') | |
if rad == 'BET Jogos': | |
times1 = list(df.index) | |
times2 = times1.copy() | |
casa, visitante = st.columns(2) | |
time1 = casa.selectbox('Time Casa', times1) | |
times2.remove(time1) | |
time2 = visitante.selectbox('Time Visitante', times2) | |
prob, matrix = tools.probabilidades_partidas(df, time1, time2) | |
col1, col2, col3, col4, col5 = st.columns(5) | |
col1.image(df.loc[time1, 'imagem']) | |
col2.metric(time1, prob[0]) | |
col3.metric('Empate', prob[1]) | |
col4.metric(time2, prob[2]) | |
col5.image(df.loc[time2, 'imagem']) | |
if st.button('Mostrar mapa de calor dos placares'): | |
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5)) | |
sns.heatmap(matrix, vmax = 19 , annot=True, linewidth = .5, fmt=".1f") | |
plt.xlabel(f'{time2}', fontsize=13) | |
plt.ylabel(f'{time1}', fontsize=13) | |
st.pyplot(fig) | |
if rad == 'BET Campeonato': | |
st.write('Em construção') |