From 30e75a240dd632f11e0afc06600b0b10b4a59c74 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Mika <kontakt@donau2space.de>
Date: Fri, 3 Apr 2026 10:57:07 +0000
Subject: [PATCH] Add artifact.scatter_plot/src/artifact_scatter_plot/core.py

---
 .../src/artifact_scatter_plot/core.py         | 72 +++++++++++++++++++
 1 file changed, 72 insertions(+)
 create mode 100644 artifact.scatter_plot/src/artifact_scatter_plot/core.py

diff --git a/artifact.scatter_plot/src/artifact_scatter_plot/core.py b/artifact.scatter_plot/src/artifact_scatter_plot/core.py
new file mode 100644
index 0000000..4feb247
--- /dev/null
+++ b/artifact.scatter_plot/src/artifact_scatter_plot/core.py
@@ -0,0 +1,72 @@
+from __future__ import annotations
+
+import logging
+from dataclasses import dataclass
+from typing import List
+
+import matplotlib.pyplot as plt
+import pandas as pd
+
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+@dataclass
+class ScatterData:
+    """Repräsentiert einen einzelnen Messdatensatz für den Scatter-Plot."""
+
+    band_width: float
+    near_expiry_unpinned: float
+
+    def __post_init__(self) -> None:
+        if not isinstance(self.band_width, (float, int)):
+            raise TypeError("band_width muss vom Typ float oder int sein.")
+        if not isinstance(self.near_expiry_unpinned, (float, int)):
+            raise TypeError("near_expiry_unpinned muss vom Typ float oder int sein.")
+
+        self.band_width = float(self.band_width)
+        self.near_expiry_unpinned = float(self.near_expiry_unpinned)
+
+
+def create_scatter_plot(data: List[ScatterData]) -> None:
+    """Erstellt und zeigt einen Scatter-Plot aus einer Liste von ScatterData-Objekten.
+
+    Args:
+        data: Liste der Messpunkte mit band_width und near_expiry_unpinned-Werten.
+
+    Raises:
+        ValueError: Falls die Eingabedaten leer oder ungültig sind.
+    """
+    if not isinstance(data, list):
+        raise TypeError("data muss eine Liste von ScatterData-Objekten sein.")
+    if not data:
+        raise ValueError("Die Eingabedatenliste ist leer.")
+
+    # Validierung und Konvertierung in DataFrame
+    records = []
+    for idx, item in enumerate(data):
+        if not isinstance(item, ScatterData):
+            raise TypeError(f"Eintrag {idx} ist kein ScatterData-Objekt.")
+        records.append({
+            "band_width": item.band_width,
+            "near_expiry_unpinned": item.near_expiry_unpinned,
+        })
+
+    df = pd.DataFrame.from_records(records)
+
+    if df.empty:
+        raise ValueError("Keine gültigen Daten zum Plotten gefunden.")
+
+    logger.debug("Erstelle Scatter-Plot mit %d Punkten", len(df))
+
+    plt.figure(figsize=(8, 6))
+    plt.scatter(df["band_width"], df["near_expiry_unpinned"], alpha=0.7, edgecolors='k')
+    plt.title("Mix Freeze Scatter Analysis")
+    plt.xlabel("Band Width")
+    plt.ylabel("Near-Expiry Unpinned")
+    plt.grid(True)
+    plt.tight_layout()
+
+    plt.show()
+
+    logger.info("Scatter-Plot erfolgreich angezeigt.")