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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') |