Usa il backend Qt per i grafici e salva PNG quando non interattivo

Aggiunge PySide6 alle dipendenze cosi' matplotlib seleziona il backend
qtagg (WSLg mostra le finestre); senza tkinter/Qt ripiegava su agg e
plt.show() non apriva nulla. Se il backend resta non interattivo,
plot_csv.py salva i grafici come PNG in dataset/ invece di non mostrare
niente. Etichetta della legenda aggiornata al lato interno.

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>

plot_csv.py

@@ -1,5 +1,6 @@
 from pathlib import Path
 
+import matplotlib
 import matplotlib.pyplot as plt
 import pandas as pd
 
@@ -13,24 +14,33 @@ def main() -> None:
 
     df = pd.read_csv(percorso_csv)
 
-    plt.figure()
-    plt.plot(df["tempo_s"], df["T_vera_lato_sensore_C"], label="Temperatura vera lato freddo")
+    fig_temperature = plt.figure()
+    plt.plot(df["tempo_s"], df["T_vera_lato_sensore_C"], label="Temperatura vera lato interno")
     plt.plot(df["tempo_s"], df["T_misurata_sensore_C"], label="Temperatura misurata dal sensore")
     plt.xlabel("Tempo [s]")
     plt.ylabel("Temperatura [°C]")
-    plt.title("Sensore fisso, induttore in moto")
+    plt.title("Sensore fisso, sorgenti in moto")
     plt.legend()
     plt.grid(True)
     plt.tight_layout()
-    plt.show()
 
-    plt.figure()
+    fig_flusso = plt.figure()
     plt.plot(df["tempo_s"], df["flusso_termico_sorgente_W_m2"])
     plt.xlabel("Tempo [s]")
     plt.ylabel("Flusso termico efficace [W/m²]")
     plt.title("Flusso termico nel punto x osservato dal sensore")
     plt.grid(True)
     plt.tight_layout()
+
+    # Se il backend non è interattivo (nessun display o backend GUI
+    # disponibile), plt.show() non aprirebbe nulla: si salvano i PNG.
+    if matplotlib.get_backend().lower() == "agg":
+        for fig, nome in [(fig_temperature, "temperature"), (fig_flusso, "flusso")]:
+            percorso = Path("dataset") / f"grafico_{nome}.png"
+            fig.savefig(percorso, dpi=150)
+            print(f"Backend non interattivo: grafico salvato in {percorso}")
+        return
+
     plt.show()
 
 

requirements.txt

@@ -2,3 +2,4 @@ numpy
 scipy
 pandas
 matplotlib
+PySide6