anatomapa
Pinte o corpo humano com os seus dados.
De um dicionário ou de uma planilha a um mapa de calor anatômico em SVG, pronto pra publicar,
em poucas linhas de Python e com zero dependências.
Sobre
anatomapa é uma biblioteca Python para gerar mapas de calor anatômicos da superfície externa do corpo humano: você entrega valores por região (frequência, intensidade ou densidade de eventos) e a lib devolve o corpo colorido, de frente e de costas, masculino ou feminino, com a cor proporcional ao valor. Serve pra qualquer área que registra a região corporal: peçonhentos, trauma ocupacional, lesão esportiva, forense, queimaduras e dermatologia.
- Zero dependências: só a stdlib do Python no núcleo; PNG/JPG é um extra opcional.
- Determinística: a mesma entrada gera exatamente o mesmo SVG.
- Bilíngue: entende nomes de região em PT-BR e EN e escreve rótulos nos dois idiomas.
Instalação
pip install anatomapa
Requer Python 3.10+. Para gerar PNG/JPG/JPEG (saída raster), instale o extra opcional, que traz cairosvg e Pillow. As aspas importam, zsh e fish tratam os colchetes como glob:
pip install "anatomapa[raster]"
Início rápido
import anatomapa as am
fig = am.heatmap({"hand": 5153, "foot": 13666, "face": 845})
fig.save("mapa.svg")
Pronto: um SVG com mãos, pés e face coloridos por valor. O resto deste manual é opcional.
Exemplos rápidos
import anatomapa as am
from anatomapa import Region
am.heatmap({
Region.UPPER_CHEST: 90,
Region.HAND: 40,
Region.KNEE: 12,
}).save("mapa.svg")
Um dicionário com três regiões já basta. Região sem valor sai em cinza neutro, que significa "sem dado", não "valor baixo"; e a mão sem sufixo de lado pinta as duas mãos.
am.heatmap(
{Region.LEG: 80, Region.UPPER_BACK: 30},
view="posterior",
).save("mapa.svg")
leg é o membro inferior inteiro: um valor só desce para nádegas, coxa, joelho, perna,
tornozelo, pé e dedos. É a herança em ação: você manda o dado no nível que tiver.
am.heatmap({
Region.LEG_RIGHT: 80, # membro inferior direito inteiro
Region.THIGH_LEFT: 20, # o esquerdo, segmento a segmento
Region.LOWER_LEG_LEFT: 95,
Region.FOOT_LEFT: 40,
Region.UPPER_CHEST_RIGHT: 60,
}).save("mapa.svg")
Um lado no geral e o outro em detalhe, na mesma chamada. À direita tudo sai em 80; à esquerda pinta só o declarado, e o dedo do pé herda 40 do pé, o ancestral mais próximo. O quadril esquerdo fica sem valor e não pinta: quem detalha assume cobrir tudo que quer pintar.
Parâmetros de heatmap()
am.heatmap(values, view="anterior", body="male", lang="pt", format="svg",
title=None, background="transparent", on_unknown="error",
region_map=None, split=False)
| Parâmetro | Valores | Padrão | O que faz |
|---|---|---|---|
values |
dict {região: valor} ou pares (região, valor) |
obrigatório | Dados; chave pode ser Region; aceita a saída dos leitores |
view |
"anterior", "posterior", "both" |
"anterior" |
Frente, costas, ou as duas lado a lado com uma legenda só |
body |
"male", "female" |
"male" |
Corpo masculino ou feminino |
lang |
"pt", "en" |
"pt" |
Idioma dos rótulos escritos no SVG |
format |
"svg", "png", "jpg", "jpeg" |
"svg" |
Padrão quando o caminho salvo não tem extensão; png/jpg/jpeg pedem o extra raster |
title |
str ou None |
None |
Opcional: só desenha o título se for informado |
background |
"dark", "light", "transparent" |
"transparent" |
Fundo da figura |
on_unknown |
"error", "skip", "warn" |
"error" |
O que fazer com nome não reconhecido |
region_map |
dict {seu rótulo: id da região} |
None |
De-para de nomes seus; tem precedência |
split |
True, False |
False |
Só com view="both", senão ValueError: True devolve o par (frente, costas) de figuras independentes com a mesma escala de cor |
Retorna um objeto Figure. Nome de região desconhecido levanta
ResolutionError (exceção pública da lib). A paleta é sempre a térmica (azul frio para
laranja quente, visual de câmera térmica) e a escala sempre linear, sem escolha.
Fundo e título
background:"dark"(#0a0a0a),"light"(#ffffff) ou"transparent"(padrão); as cores da legenda se adaptam ao fundo escolhido.title: sai em negrito, centralizado em relação ao corpo, acima do desenho; título longo encolhe a fonte para caber e o texto segue também como<title>do SVG. Comsplit=True, cada figura recebe o título.
A legenda (barra de valores mín..máx, rótulo conforme lang) e o degradê térmico são
nativos, sem parâmetro. A escala conta só valor que realmente pinta (agregador coberto pelos
filhos fica de fora), e os marcadores ganham casas decimais quando arredondar para inteiro
repetiria dois deles.
Nomes de região
A identificação é estrita: vale o id exato da região ou uma chave do seu region_map;
nada é adivinhado. Nome desconhecido levanta ResolutionError, listando o que falhou e
sugerindo o mais parecido. Controle com on_unknown: "error" (padrão), "skip" ou "warn".
No código: o enum Region. from anatomapa import Region traz 94 constantes: os 32 ids
canônicos mais as versões _LEFT/_RIGHT das 31 bilaterais. Cada membro é a própria string
do id (Region.HAND == "hand"), com autocomplete e typo virando erro imediato.
Lateralidade. Todas as regiões são bilaterais, menos genital, central. O sufixo do id
escolhe o lado: Region.HAND_RIGHT pinta só a direita; sem sufixo, os dois lados. O lado é
o do observador (esquerda da imagem), não o anatômico; lado em região central é erro.
Seus nomes vindos da planilha: region_map. Você declara o de-para uma vez, no código;
a chave é comparada exatamente como está na fonte, incluindo acento e caixa alta:
am.heatmap(dados, region_map={"MÃO": Region.HAND, "ANTE-BRAÇO": Region.FOREARM})
Regiões e hierarquia
São 32 regiões numa árvore de até 3 níveis; a coluna Dentro de mostra o pai de cada uma. Linha sem marca em Frente e Costas é agregadora: não desenha nada, e um valor nela desce para os filhos.
| Id | Região | Dentro de | Frente | Costas |
|---|---|---|---|---|
head |
Cabeça | raiz | ||
face |
Face | head |
✓ | |
skull |
Crânio | head |
✓ | |
neck |
Pescoço | head |
✓ | ✓ |
trunk |
Tronco | raiz | ||
shoulder |
Ombro | trunk |
✓ | ✓ |
chest |
Peito | trunk |
||
upper_chest |
Peito superior | chest |
✓ | |
lower_chest |
Peito inferior | chest |
✓ | |
abdomen |
Abdômen | trunk |
||
upper_abdomen |
Abdômen superior | abdomen |
✓ | |
lower_abdomen |
Abdômen inferior | abdomen |
✓ | |
back |
Costas | trunk |
||
upper_back |
Dorso | back |
✓ | |
lower_back |
Região lombar | back |
✓ | |
genital |
Região genital | trunk |
✓ | |
arm |
Membro superior | raiz | ||
upper_arm |
Braço | arm |
✓ | ✓ |
elbow |
Cotovelo | arm |
✓ | ✓ |
forearm |
Antebraço | arm |
✓ | ✓ |
wrist |
Punho | arm |
✓ | ✓ |
hand |
Mão | arm |
✓ | ✓ |
finger |
Dedos da mão | hand |
✓ | ✓ |
leg |
Membro inferior | raiz | ||
hip |
Quadril | leg |
✓ | |
buttocks |
Nádegas | leg |
✓ | |
thigh |
Coxa | leg |
✓ | ✓ |
knee |
Joelho | leg |
✓ | ✓ |
lower_leg |
Perna | leg |
✓ | ✓ |
ankle |
Tornozelo | leg |
✓ | ✓ |
foot |
Pé | leg |
✓ | ✓ |
toe |
Dedos do pé | foot |
✓ | ✓ |
Herança (rollup), consciente de lado. Mande o dado no nível que você tiver. Para pintar cada região, a lib sobe pela árvore e usa o primeiro ancestral com valor. Três regras:
- Sobe até achar um valor e para no primeiro.
- Em cada degrau, o lado explícito vence o geral (
foot_leftantes defoot). - Região mais funda vence ancestral mais raso: em
{"leg_left": 10, "foot": 2}, o pé esquerdo vale 2, não 10.
O caso real de perícia, um lado no geral e o outro em detalhe, é o terceiro dos Exemplos rápidos.
Migrando da 0.3 (quebras). leg era a panturrilha (agora lower_leg) e arm era o braço
acima do cotovelo (agora upper_arm); hoje são os membros inteiros. Desde a 0.4.0 não há mais
aviso em tempo de execução: o código antigo roda em silêncio pintando outra coisa, então confira
seus usos antes de atualizar. pelvis virou hip, filho de leg; buttocks também mudou para leg, então
valor em trunk não pinta mais as nádegas. chest, abdomen e back viraram agregadores.
Região sem dado sai nativamente em cinza neutro (#9aa0a6), distinto do frio: "sem dado" não se confunde com "poucos casos". Sem parâmetro.
Entrada de dados
heatmap() aceita dict ou qualquer iterável de pares (região, valor), então a saída dos leitores vai direto:
# dict puro (ou normalizado via from_dict)
fig = am.heatmap(am.from_dict({"hand": 10, "foot": 25}))
# CSV: você declara as colunas, nada é adivinhado
dados = am.from_csv("lesoes.csv", region_col="regiao", value_col="total", delimiter=",")
# JSON: objeto {"hand": 10} ou lista [{"region": "...", "value": ...}]
dados = am.from_json("lesoes.json", region_key="region", value_key="value")
# Registros: dicts, namedtuples, dataclasses e DataFrame do pandas (duck typing)
dados = am.from_records(registros, region_col="regiao", value_col="total")
# Excel .xlsx, sem dependência externa; coluna por índice, letra "D" ou nome do cabeçalho
dados = am.from_xlsx("lesoes.xlsx", sheet="2024", region_col="Região",
value_col="Total", header=True)
No from_xlsx, aggregate resolve planilhas com uma linha por caso: "count" conta as
ocorrências e "sum" soma; None (padrão) espera uma linha por região.
Saída: o objeto Figure
| Uso | Resultado |
|---|---|
fig.save("mapa.svg") |
grava o arquivo; a extensão do caminho (.svg, .png, .jpg) decide o formato, fig.save(caminho, format="png") força outro e, sem extensão, vale o format do heatmap |
fig.to_svg() |
devolve o SVG como str |
fig.to_png() |
devolve o PNG como bytes (pede anatomapa[raster]) |
fig.to_jpeg() |
devolve o JPEG como bytes (pede anatomapa[raster]) |
str(fig) |
idem to_svg(), SVG puro (útil em templates) |
| célula do Jupyter | renderiza inline automaticamente |
Pra saída raster, instale o extra pip install "anatomapa[raster]" (cairosvg e Pillow,
importados só sob demanda; o núcleo segue zero dependências). A figura rasteriza com o mesmo
visual térmico do SVG; sem o extra, png/jpg/jpeg levanta ImportError com a dica.
Utilidades
validate(values, body="male", region_map=None) faz o dry-run: mostra o que resolve e o que não, sem renderizar.
am.validate({"hand": 1, "haand": 2, "hand_right": 3})
# {'resolved': {'hand': 'hand', 'hand_right': 'hand_right'},
# 'unresolved': {'haand': {'reason': 'região desconhecida',
# 'suggestions': ['hand', 'head', 'hand_left']}}}
list_regions(lang="pt", body="male", view=None) lista as regiões, cada uma como
{"id", "label", "bilateral", "parent", "views"}; view filtra por vista (agregadoras, de views vazio, sempre aparecem).
Galeria
Licença e atribuição
Distribuído sob a licença MIT. Veja o arquivo LICENSE.
As silhuetas dos modelos SVG derivam de fonte em domínio público (CC0); detalhes em
app/anatomapa/assets/ATTRIBUTION.txt.
Créditos
- Pedro Rosa: programador/criador
- Marcelo Reis: Professor do Programa de Pós-Graduação em Análise de Sistemas Ambientais, CESMAC
- Mozart Melo: coordenador/orientador, CESMAC
- Centro Universitário CESMAC: instituição
⭐ Se o anatomapa te ajudou, deixa uma estrela no repositório! ⭐
Metadata
Release files for anatomapa 0.4.1
For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.
Source distribution (sdist)
| File | Size | Uploaded | |
|---|---|---|---|
| anatomapa-0.4.1.tar.gz | 104.0 kB | Details |
Built distribution (wheel)
| File | Interpreter | ABI | Platform | Reset |
|---|---|---|---|---|
| anatomapa-0.4.1-py3-none-any.whl | Python 3 | none | any | Details |
Total release size: 209.4 kB
Release files / anatomapa-0.4.1.tar.gz
| Download URL | anatomapa-0.4.1.tar.gz |
|---|---|
| Size | 104.0 kB |
| Tags | Source |
|
SHA-256 checksum How to use checksums |
125a6a2171835008979e612cf7499f587c18834d451a9bf7ce5941fc8a8c17c0
|
|
BLAKE2b-256 checksum How to use checksums |
c681174ce83ecfccbbb2936f383a6ef257e0acd7123e55cc48baa140f2eedf34
|
| Upload date | |
|
Uploaded using Trusted Publishing? What is trusted publishing? |
Yes |
| Uploaded via |
twine/7.0.0 CPython/3.13.14
|
Provenance
Provenance describes where a file came from. On PyPI, provenance is shared via attestations, which provide a verifiable record of the build or publishing details. View details, limitations and caveats.
PyPI Publish Attestation
PyPI verified that this artifact, at this checksum, originated from the publisher listed below.
Signed by GitHub Actions, verified by PyPI on Aug 19, 2026.
Transparency logRelease files / anatomapa-0.4.1-py3-none-any.whl
| Download URL | anatomapa-0.4.1-py3-none-any.whl |
|---|---|
| Size | 105.4 kB |
| Tags | Python 3 |
|
SHA-256 checksum How to use checksums |
ca604f35bae2d06ee23f858a21036a6f9c609299e78e80706733ad10da63aeb9
|
|
BLAKE2b-256 checksum How to use checksums |
d6558c0fbce7e43222594e35e3ea54a5c5834c3fab2f92070763166d14d0cc47
|
| Upload date | |
|
Uploaded using Trusted Publishing? What is trusted publishing? |
Yes |
| Uploaded via |
twine/7.0.0 CPython/3.13.14
|
Provenance
Provenance describes where a file came from. On PyPI, provenance is shared via attestations, which provide a verifiable record of the build or publishing details. View details, limitations and caveats.
PyPI Publish Attestation
PyPI verified that this artifact, at this checksum, originated from the publisher listed below.
Signed by GitHub Actions, verified by PyPI on Aug 19, 2026.
Transparency log