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@@ -433,7 +433,7 @@ def plotar_graficos_destacados(disciplinas_dados: List[Dict], temp_dir: str) ->
         raise ValueError("Nenhuma disciplina válida encontrada no boletim.")
     
     # Configuração do estilo
-    plt.style.use('seaborn')
+    plt.style.use('seaborn-v0_8-darkgrid')
     fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(12, 10),
                                   height_ratios=[1, 1])
     plt.subplots_adjust(hspace=0.4)
@@ -459,129 +459,75 @@ def plotar_graficos_destacados(disciplinas_dados: List[Dict], temp_dir: str) ->
         ax.spines['top'].set_visible(False)
         ax.spines['right'].set_visible(False)
     
+    # Definir os ticks do eixo x para corresponder ao número de disciplinas
+    ax1.set_xticks(range(n_disciplinas))
+    ax2.set_xticks(range(n_disciplinas))
+    
     # Gráfico de notas
     barras_notas = ax1.bar(disciplinas, medias_notas, color=cores_notas)
     ax1.set_title('Média de Notas por Disciplina',
                  pad=20, fontsize=14, fontweight='bold')
     ax1.set_ylim(0, ESCALA_MAXIMA_NOTAS)
-    ax1.set_xticklabels(disciplinas, rotation=45,
-                        ha='right', va='top', fontsize=10)
+    ax1.set_xticklabels(disciplinas, rotation=45, ha='right', va='top', fontsize=10)
     ax1.set_ylabel('Notas', fontsize=12, labelpad=10)
     
     # Linha de média mínima
-    ax1.axhline(y=LIMITE_APROVACAO_NOTA,
-                color=COR_REPROVADO,
-                linestyle='--',
-                alpha=0.3,
-                linewidth=2)
-    ax1.text(0.02, LIMITE_APROVACAO_NOTA + 0.1,
-             'Média mínima (5,0)',
-             transform=ax1.get_yaxis_transform(),
-             color=COR_REPROVADO,
-             alpha=0.7,
-             fontsize=10)
+    ax1.axhline(y=LIMITE_APROVACAO_NOTA, color=COR_REPROVADO, linestyle='--', alpha=0.3, linewidth=2)
+    ax1.text(0.02, LIMITE_APROVACAO_NOTA + 0.1, 'Média mínima (5,0)',
+             transform=ax1.get_yaxis_transform(), color=COR_REPROVADO, alpha=0.7, fontsize=10)
     
     # Valores nas barras de notas
     for barra in barras_notas:
         altura = barra.get_height()
         cor_texto = 'white' if altura >= LIMITE_APROVACAO_NOTA else 'black'
         ax1.text(barra.get_x() + barra.get_width()/2., altura,
-                f'{altura:.1f}',
-                ha='center',
-                va='bottom',
-                fontsize=10,
-                bbox=dict(
-                    facecolor='white',
-                    edgecolor='none',
-                    alpha=0.7,
-                    pad=1
-                ),
-                color=cor_texto if altura >= 8 else 'black')
+                 f'{altura:.1f}', ha='center', va='bottom', fontsize=10,
+                 bbox=dict(facecolor='white', edgecolor='none', alpha=0.7, pad=1),
+                 color=cor_texto if altura >= 8 else 'black')
     
     # Gráfico de frequências
     barras_freq = ax2.bar(disciplinas, medias_freq, color=cores_freq)
-    ax2.set_title('Frequência Média por Disciplina',
-                 pad=20, fontsize=14, fontweight='bold')
+    ax2.set_title('Frequência Média por Disciplina', pad=20, fontsize=14, fontweight='bold')
     ax2.set_ylim(0, 110)
-    ax2.set_xticklabels(disciplinas, rotation=45,
-                        ha='right', va='top', fontsize=10)
+    ax2.set_xticklabels(disciplinas, rotation=45, ha='right', va='top', fontsize=10)
     ax2.set_ylabel('Frequência (%)', fontsize=12, labelpad=10)
     
     # Linha de frequência mínima
-    ax2.axhline(y=LIMITE_APROVACAO_FREQ,
-                color=COR_REPROVADO,
-                linestyle='--',
-                alpha=0.3,
-                linewidth=2)
-    ax2.text(0.02, LIMITE_APROVACAO_FREQ + 1,
-             'Frequência mínima (75%)',
-             transform=ax2.get_yaxis_transform(),
-             color=COR_REPROVADO,
-             alpha=0.7,
-             fontsize=10)
+    ax2.axhline(y=LIMITE_APROVACAO_FREQ, color=COR_REPROVADO, linestyle='--', alpha=0.3, linewidth=2)
+    ax2.text(0.02, LIMITE_APROVACAO_FREQ + 1, 'Frequência mínima (75%)',
+             transform=ax2.get_yaxis_transform(), color=COR_REPROVADO, alpha=0.7, fontsize=10)
     
     # Valores nas barras de frequência
     for barra in barras_freq:
         altura = barra.get_height()
         cor_texto = 'white' if altura >= LIMITE_APROVACAO_FREQ else 'black'
         ax2.text(barra.get_x() + barra.get_width()/2., altura,
-                f'{altura:.1f}%',
-                ha='center',
-                va='bottom',
-                fontsize=10,
-                bbox=dict(
-                    facecolor='white',
-                    edgecolor='none',
-                    alpha=0.7,
-                    pad=1
-                ),
-                color=cor_texto if altura >= 90 else 'black')
+                 f'{altura:.1f}%', ha='center', va='bottom', fontsize=10,
+                 bbox=dict(facecolor='white', edgecolor='none', alpha=0.7, pad=1),
+                 color=cor_texto if altura >= 90 else 'black')
     
     # Título global com estilo
     plt.suptitle(
         f'Desempenho Geral\nMédia Global: {media_global:.1f} | Frequência Global: {freq_global:.1f}%',
-        y=0.98,
-        fontsize=16,
-        fontweight='bold',
-        bbox=dict(
-            facecolor='white',
-            edgecolor='none',
-            alpha=0.8,
-            pad=5,
-            boxstyle='round,pad=0.5'
-        )
+        y=0.98, fontsize=16, fontweight='bold',
+        bbox=dict(facecolor='white', edgecolor='none', alpha=0.8, pad=5, boxstyle='round,pad=0.5')
     )
     
     # Aviso de reprovação estilizado
     if freq_global < LIMITE_APROVACAO_FREQ:
-        plt.figtext(0.5, 0.02,
-                   "Atenção: Risco de Reprovação por Baixa Frequência",
-                   ha="center",
-                   fontsize=12,
-                   color=COR_REPROVADO,
-                   weight='bold',
-                   bbox=dict(
-                       facecolor='#FFEBEE',
-                       edgecolor=COR_REPROVADO,
-                       alpha=0.9,
-                       pad=5,
-                       boxstyle='round,pad=0.5'
-                   ))
+        plt.figtext(0.5, 0.02, "Atenção: Risco de Reprovação por Baixa Frequência",
+                    ha="center", fontsize=12, color=COR_REPROVADO, weight='bold',
+                    bbox=dict(facecolor='#FFEBEE', edgecolor=COR_REPROVADO, alpha=0.9, pad=5, boxstyle='round,pad=0.5'))
     
     plt.tight_layout()
     
     # Salvar com alta qualidade
     plot_path = os.path.join(temp_dir, 'medias_frequencias.png')
-    plt.savefig(plot_path,
-                bbox_inches='tight',
-                dpi=300,
-                facecolor='white',
-                edgecolor='none')
+    plt.savefig(plot_path, bbox_inches='tight', dpi=300, facecolor='white', edgecolor='none')
     plt.close()
     
     return plot_path
 
-
 # Funções de processamento do PDF e geração de relatórios
 def gerar_relatorio_pdf(df: pd.DataFrame, disciplinas_dados: List[Dict],
                        grafico_basica: str, grafico_diversificada: str,