def evolucao_sumulas(self, view=True):
"""
plota series temporais de citações por esfera
"""
sumulas_ano = self.session.query(
"llei", "year", 'sumcits'
).from_statement(
"select LEFT(lei,3) as llei, DATE_FORMAT(decisao.data_dec,'%Y') AS year, count(*) as sumcits FROM lei_decisao JOIN decisao ON decisao.id = lei_decisao.decisao_id WHERE lei_decisao.lei like 'SUM%' AND year(decisao.data_dec) > 1900 GROUP BY year(decisao.data_dec)"
).all()
# print sumulas_ano
# sumulas = self.session.query(Lei.esfera, Lei.id,Lei.lei, Decisao.data_dec).join((Decisao, Decisao.id==Lei.decisao_id)).filter(Lei.esfera=='LEG-FED').filter(Lei.lei.like('SUM%')).all()
leg_fed = self.session.query(
"esfera", "year", 'sumcits'
).from_statement(
"select esfera, DATE_FORMAT(decisao.data_dec,'%Y') AS year, count(*) as sumcits FROM lei_decisao JOIN decisao ON decisao.id = lei_decisao.decisao_id WHERE year(decisao.data_dec) > 1900 GROUP BY year(decisao.data_dec)"
).all()
# leg_fed = self.session.query(Lei.esfera, Decisao.data_dec).join((Decisao, Decisao.id==Lei.decisao_id)).filter(Lei.esfera=='LEG-FED').all()
# Contagem de sumulas por ano
# print leg_fed
anodict = dict([(int(l[1]), l[2]) for l in sumulas_ano if l[1]])
# Contagem de leg-fed por ano
lfanodict = dict([(int(l[1]), l[2]) for l in leg_fed if l[1]])
# Calcula proporcao
# for a in anodict.keys():
# anodict[a] /=float(lfanodict[a])
t = anodict.keys()
t.sort()
series = {}
series['Sumula'] = [anodict[ano] for ano in t]
def visualiza():
P.figure()
d = np.array(series.values()).T
P.plot(t, d, ':o')
P.title(u'Citações a súmulas')
P.xlabel('ano')
P.ylabel(u'fração do total de citações a legislação federal')
P.legend(series.keys())
# P.gca().set_yscale('log')
html = annot_TS('Decisoes referenciando sumulas',
[datetime.date(i, 12, 31) for i in t], series.values(),
series.keys())
with open('evo_sumulas.html', 'w') as f:
f.write(html)
if view:
visualiza()
def serie_esferas(self, view=True):
"""
plota series temporais de citações por esfera
"""
anodict = defaultdict(lambda: {})
leis = self.session.query("esfera", "year", 'sumcits').from_statement(
"select esfera, DATE_FORMAT(decisao.data_dec,'%Y') AS year, count(*) as sumcits FROM lei_decisao JOIN decisao ON decisao.id = lei_decisao.decisao_id GROUP BY year(decisao.data_dec), esfera"
).all()
# print leis
for l in leis:
if (not l[1]) or int(l[1]) < 1900:
continue #quando ano não esta especificado, i.e., ==None
anodict[int(l[1])][l[0]] = l[2]
# leis = self.session.query(Lei.esfera, Lei.id,Lei.lei, Decisao.data_dec).join((Decisao, Decisao.id==Lei.decisao_id)).all()
esferas = []
for d in anodict.itervalues():
esferas += d.keys()
esferas = list(set(esferas))
t = anodict.keys()
t.sort()
series = dict([(e, []) for e in esferas])
for e in esferas:
for y in t:
if e in anodict[y]:
series[e].append(anodict[y][e])
else:
series[e].append(np.nan)
def visualiza():
d = np.array(series.values()).T
P.figure()
P.plot(t, d, ':o')
P.legend(series.keys(), loc=0)
P.title(u'Citações a Legislação')
P.xlabel('ano')
P.ylabel(u'total de citações')
P.gca().set_yscale('log')
# P.gca().set_yscale('log')
html = annot_TS('Serie de citacoes',
[datetime.date(i, 12, 31) for i in t], series.values(),
series.keys())
with open('esf_series.html', 'w') as f:
f.write(html)
if view:
visualiza()
def serie_esferas(self, view=True):
"""
plota series temporais de citações por esfera
"""
anodict = defaultdict(lambda:{})
leis = self.session.query("esfera", "year", 'sumcits').from_statement("select esfera, DATE_FORMAT(decisao.data_dec,'%Y') AS year, count(*) as sumcits FROM lei_decisao JOIN decisao ON decisao.id = lei_decisao.decisao_id GROUP BY year(decisao.data_dec), esfera").all()
# print leis
for l in leis:
if (not l[1]) or int(l[1])<1900:
continue #quando ano não esta especificado, i.e., ==None
anodict[int(l[1])][l[0]]= l[2]
# leis = self.session.query(Lei.esfera, Lei.id,Lei.lei, Decisao.data_dec).join((Decisao, Decisao.id==Lei.decisao_id)).all()
esferas = []
for d in anodict.itervalues():
esferas += d.keys()
esferas = list(set(esferas))
t = anodict.keys()
t.sort()
series = dict([(e, []) for e in esferas])
for e in esferas:
for y in t:
if e in anodict[y]:
series[e].append(anodict[y][e])
else:
series[e].append(np.nan)
def visualiza():
d = np.array(series.values()).T
P.figure()
P.plot(t, d, ':o')
P.legend(series.keys(), loc=0)
P.title(u'Citações a Legislação')
P.xlabel('ano')
P.ylabel(u'total de citações')
P.gca().set_yscale('log')
# P.gca().set_yscale('log')
html = annot_TS('Serie de citacoes', [datetime.date(i, 12, 31) for i in t], series.values(), series.keys())
with open('esf_series.html', 'w') as f:
f.write(html)
if view:
visualiza()
def evolucao_sumulas(self, view=True):
"""
plota series temporais de citações por esfera
"""
sumulas_ano = self.session.query("llei", "year", 'sumcits').from_statement("select LEFT(lei,3) as llei, DATE_FORMAT(decisao.data_dec,'%Y') AS year, count(*) as sumcits FROM lei_decisao JOIN decisao ON decisao.id = lei_decisao.decisao_id WHERE lei_decisao.lei like 'SUM%' AND year(decisao.data_dec) > 1900 GROUP BY year(decisao.data_dec)").all()
# print sumulas_ano
# sumulas = self.session.query(Lei.esfera, Lei.id,Lei.lei, Decisao.data_dec).join((Decisao, Decisao.id==Lei.decisao_id)).filter(Lei.esfera=='LEG-FED').filter(Lei.lei.like('SUM%')).all()
leg_fed = self.session.query("esfera", "year", 'sumcits').from_statement("select esfera, DATE_FORMAT(decisao.data_dec,'%Y') AS year, count(*) as sumcits FROM lei_decisao JOIN decisao ON decisao.id = lei_decisao.decisao_id WHERE year(decisao.data_dec) > 1900 GROUP BY year(decisao.data_dec)").all()
# leg_fed = self.session.query(Lei.esfera, Decisao.data_dec).join((Decisao, Decisao.id==Lei.decisao_id)).filter(Lei.esfera=='LEG-FED').all()
# Contagem de sumulas por ano
# print leg_fed
anodict = dict([(int(l[1]), l[2]) for l in sumulas_ano if l[1]])
# Contagem de leg-fed por ano
lfanodict = dict([(int(l[1]), l[2]) for l in leg_fed if l[1]])
# Calcula proporcao
# for a in anodict.keys():
# anodict[a] /=float(lfanodict[a])
t = anodict.keys()
t.sort()
series={}
series['Sumula'] = [anodict[ano] for ano in t]
def visualiza():
P.figure()
d = np.array(series.values()).T
P.plot(t, d, ':o')
P.title(u'Citações a súmulas')
P.xlabel('ano')
P.ylabel(u'fração do total de citações a legislação federal')
P.legend(series.keys())
# P.gca().set_yscale('log')
html = annot_TS('Decisoes referenciando sumulas', [datetime.date(i, 12, 31) for i in t], series.values(), series.keys())
with open('evo_sumulas.html', 'w') as f:
f.write(html)
if view:
visualiza()