diff --git a/final_analysis.py b/final_analysis.py
index ba262a0..6f059e1 100644
--- a/final_analysis.py
+++ b/final_analysis.py
@@ -1,8 +1,8 @@
-import pandas as pd
-import numpy as np
-import seaborn as sns
-import matplotlib.pyplot as plt
-from pmdarima import arima
+import pandas as pd               #1.4.4
+import numpy as np                #1.22.4
+import seaborn as sns             #0.12.0
+import matplotlib.pyplot as plt   #3.5.2
+from pmdarima import arima        #2.0.4
 
 N=332 #number of samples
 STEST = 2/np.sqrt(N)
@@ -11,14 +11,6 @@
 def moving_average(x, w):
     return np.convolve(x, np.ones(w), 'valid') / w
 
-def normalize(df):
-    result = df.copy()
-    for feature_name in df.columns:
-        max_value = df[feature_name].max()
-        min_value = df[feature_name].min()
-        result[feature_name] = (df[feature_name] - min_value) / (max_value - min_value)
-    return result
-
 def significance_pearson(val):
     if np.abs(val)<STEST:
         return True
@@ -32,55 +24,43 @@ def significance_spearman(val):
         return True
     return False
 
-def combine_masks(df,triangle):
-    N = df.shape[0]
-    M = df.shape[1]
-    mask_comb = np.zeros(df.shape, dtype=bool)
-    for i in range(N):
-        for j in range(M):
-            mask_comb[i][j] = df.iat[i, j] or triangle[i][j]
-    return mask_comb
-
 raw = pd.read_csv("final_stats.csv", sep=";")
 numerics = raw.select_dtypes('number')
-normzd = normalize(numerics)
 
 #pearson correlation matrix
-corr = normzd.corr(method='pearson')
+corr = numerics.corr(method='pearson')
 mask = corr.copy().applymap(significance_pearson)
 mask2 = np.triu(np.ones_like(corr, dtype=bool))
-mask_comb = combine_masks(mask, mask2)
+mask_comb = np.logical_or(mask, mask2)
 c = sns.heatmap(corr, annot=True)
-sns.heatmap(corr, annot=True).set_xticklabels(c.get_xticklabels(), rotation=-45)
+c.set_xticklabels(c.get_xticklabels(), rotation=-45)
 plt.show()
-sns.heatmap(corr, annot=True, mask=mask_comb).set_xticklabels(c.get_xticklabels(), rotation=-45)
+c = sns.heatmap(corr, annot=True, mask=mask_comb)
+c.set_xticklabels(c.get_xticklabels(), rotation=-45)
 plt.show()
 
-# #spearman's rank correlation matrix
-corr = normzd.corr(method='spearman')
+#spearman's rank correlation matrix
+corr = numerics.corr(method='spearman')
 mask = corr.copy().applymap(significance_spearman)
 mask2 = np.triu(np.ones_like(corr, dtype=bool))
-mask_comb = combine_masks(mask, mask2)
+mask_comb = np.logical_or(mask, mask2)
 c = sns.heatmap(corr, annot=True)
-sns.heatmap(corr, annot=True).set_xticklabels(c.get_xticklabels(), rotation=-45)
+c.set_xticklabels(c.get_xticklabels(), rotation=-45)
 plt.show()
-sns.heatmap(corr, annot=True, mask=mask_comb).set_xticklabels(c.get_xticklabels(), rotation=-45)
+c = sns.heatmap(corr, annot=True, mask=mask_comb)
+c.set_xticklabels(c.get_xticklabels(), rotation=-45)
 plt.show()
 
 #autoarima
-arima.auto_arima(numerics['Sleep'], trace=True)
-arima.auto_arima(numerics['Studying'], trace=True)
-arima.auto_arima(numerics['Socializing'], trace=True)
-arima.auto_arima(numerics['Mood'], trace=True)
+for v in ['Sleep','Studying','Socializing','Mood']:
+    arima.auto_arima(numerics[v], trace=True)
 
-#FFT
+# FFT
 for v in ['Sleep','Studying','Socializing','Mood']:
     t = np.arange(0,N,1)
     x = numerics[v]
-
     X = np.fft.fft(x)
-    N = len(X)
-    n = np.arange(0,N,1)
+    n = np.arange(0,len(X),1)
     T = N
     freq = n/T 
 
@@ -92,8 +72,7 @@ def combine_masks(df,triangle):
     plt.ylabel(v)
 
     plt.subplot(122)
-    plt.stem(n, np.abs(X), 'b', \
-            markerfmt=" ", basefmt="-b")
+    plt.stem(n, np.abs(X), 'b', markerfmt=" ", basefmt="-b")
     plt.xlabel('Freq (1/days)')
     plt.ylabel('FFT |X(freq)|')
     plt.xlim(0, 30)
@@ -107,7 +86,6 @@ def combine_masks(df,triangle):
 for v in ['Sleep','Studying','Socializing','Mood']:
     t = np.arange(0,N-k+1,1)
     x = moving_average(numerics[v], k)
-
     X = np.fft.fft(x)
     n = np.arange(0,len(X),1)
     T = N-k+1
@@ -121,14 +99,11 @@ def combine_masks(df,triangle):
     plt.ylabel(v)
 
     plt.subplot(122)
-    print(n)
-    print(x)
-    plt.stem(n, np.abs(X), 'b', \
-            markerfmt=" ", basefmt="-b")
+    plt.stem(n, np.abs(X), 'b', markerfmt=" ", basefmt="-b")
     plt.xlabel('Freq (1/days)')
     plt.ylabel('FFT |X(freq)|')
     plt.xlim(0, 30)
     plt.ylim(0, 500)
 
     plt.tight_layout()
-    plt.show()
+    plt.show()
\ No newline at end of file
diff --git a/final_stats.csv b/final_stats.csv
index afa6af9..2649193 100644
--- a/final_stats.csv
+++ b/final_stats.csv
@@ -1,333 +1,333 @@
 Day;Sleep;Writing;Studying;Sport;Music;Hygiene;Languages;Reading;Socializing;Mood
-15/11/2022;7,0;0,0;1,3;1,0;1,5;1,0;0,6;0,5;0,0;6
-16/11/2022;7,5;0,0;4,1;1,0;0,5;1,0;0,5;0,6;0,0;7,5
-17/11/2022;7,8;0,0;3,9;0,0;0,2;1,0;1,0;0,1;0,0;7
-18/11/2022;7,7;0,0;0,0;0,0;1,7;1,0;0,3;0,7;6,0;7
-19/11/2022;8,5;0,0;0,0;0,0;0,5;1,0;0,3;0,0;6,5;4
-20/11/2022;9,0;0,0;0,3;1,0;1,7;1,0;0,7;0,4;0,0;8
-21/11/2022;7,0;0,0;1,2;1,0;0,5;1,0;1,2;0,2;0,0;9
-22/11/2022;7,0;0,0;0,5;0,0;0,0;1,0;1,0;0,0;0,0;7
-23/11/2022;7,0;0,0;0,8;1,0;1,0;1,0;1,2;0,0;0,0;7
-24/11/2022;8,5;0,0;0,0;1,0;1,7;1,0;0,6;0,0;4,0;7,5
-25/11/2022;6,5;0,0;0,0;1,0;1,5;0,8;0,6;0,0;6,0;9
-26/11/2022;7,0;0,0;1,0;0,0;1,0;0,8;1,0;0,0;10,0;8,5
-27/11/2022;7,5;0,0;1,3;1,0;0,2;1,0;2,6;0,2;0,0;9
-28/11/2022;7,8;0,0;0,0;1,0;1,5;1,0;2,0;0,0;0,0;9
-29/11/2022;7,8;0,0;2,5;0,5;4,5;1,0;0,7;0,5;0,0;9
-30/11/2022;7,5;0,0;0,0;1,0;1,0;1,0;1,4;0,1;0,0;8
-1/12/2022;8,0;0,0;0,0;0,0;0,0;1,0;0,6;0,0;0,0;7
-2/12/2022;7,8;0,0;1,0;1,0;0,3;1,0;1,0;0,0;0,0;7
-3/12/2022;8,0;0,8;0,5;1,0;1,0;1,0;0,8;0,0;2,0;7,5
-4/12/2022;8,5;0,0;1,0;1,0;0,0;1,0;0,5;0,0;1,3;8
-5/12/2022;7,5;0,0;3,5;1,0;0,0;1,0;0,4;0,0;5,5;9
-6/12/2022;8,0;0,0;2,5;0,0;0,0;1,0;0,3;0,0;8,0;8
-7/12/2022;6,0;0,0;1,5;1,0;0,0;0,8;0,5;0,0;5,0;6,5
-8/12/2022;6,0;0,0;0,0;0,0;0,0;0,8;0,3;0,0;12,0;8
-9/12/2022;7,5;0,0;1,0;1,0;0,0;1,0;2,3;0,0;0,0;7,5
-10/12/2022;8,0;0,0;2,2;1,0;0,0;1,0;3,9;0,0;0,0;8,5
-11/12/2022;9,0;0,5;6,0;0,0;0,0;1,0;0,3;0,0;0,8;7
-12/12/2022;6,0;0,0;2,8;1,0;0,0;1,0;0,3;0,0;0,0;8
-13/12/2022;7,5;0,0;1,6;1,0;1,0;1,0;0,3;0,0;0,0;9
-14/12/2022;7,5;0,0;1,0;1,0;0,5;1,0;1,7;0,0;0,0;8
-15/12/2022;7,3;0,0;3,5;0,0;1,0;1,0;1,3;0,0;0,0;7,5
-16/12/2022;7,0;0,0;1,5;1,0;2,0;1,0;0,7;0,0;0,0;7
-17/12/2022;8,0;0,0;0,0;0,0;0,5;1,0;0,5;0,0;13,0;8
-18/12/2022;7,5;0,0;0,3;0,0;1,0;1,0;0,4;0,0;7,5;7
-19/12/2022;7,0;0,0;0,0;1,3;0,0;0,5;1,3;0,0;1,0;7
-20/12/2022;7,5;0,0;2,5;0,0;0,5;0,8;0,3;0,0;2,5;8
-21/12/2022;8,3;0,0;2,0;0,0;1,0;0,8;0,3;0,0;4,0;8
-22/12/2022;7,8;0,0;3,0;1,0;1,2;0,8;0,2;0,0;2,0;8
-23/12/2022;5,5;0,0;0,5;0,0;1,5;0,8;0,0;0,0;0,0;7
-24/12/2022;8,0;0,0;4,0;0,0;1,0;0,8;0,0;0,0;5,0;7
-25/12/2022;7,5;0,0;0,0;0,0;4,0;0,8;0,6;0,0;4,0;9
-26/12/2022;9,0;0,0;1,0;0,0;2,2;0,8;0,0;0,0;2,0;8
-27/12/2022;7,0;0,0;2,0;1,0;1,5;1,0;0,0;0,0;0,0;8
-28/12/2022;7,0;0,0;0,5;1,0;1,5;1,0;0,0;0,0;0,0;8
-29/12/2022;7,0;0,0;5,0;1,0;1,5;1,0;0,0;0,0;0,0;8
-30/12/2022;5,5;0,0;0,0;1,0;2,0;0,8;0,0;0,0;5,0;9
-31/12/2022;8,0;0,0;0,0;0,0;2,0;1,0;0,5;0,0;6,0;9
-1/1/2023;3,0;0,0;0,0;0,0;0,5;1,0;0,0;0,0;6,0;7
-2/1/2023;9,5;0,0;0,5;0,0;0,5;0,8;0,0;0,0;3,0;7
-3/1/2023;8,0;0,0;0,5;0,0;2,5;0,8;1,5;0,0;0,0;8
-4/1/2023;9,0;0,0;0,0;1,0;2,0;1,0;1,0;0,0;0,0;9
-5/1/2023;7,0;0,0;0,0;1,0;0,0;0,8;1,2;0,0;0,3;6,5
-6/1/2023;8,0;0,0;2,5;0,0;1,0;1,0;2,1;2,0;1,0;7
-7/1/2023;9,0;0,0;1,0;1,0;0,0;1,0;0,7;1,5;1,0;8
-8/1/2023;8,0;0,0;0,0;0,0;0,0;1,0;1,0;1,5;8,0;9
-9/1/2023;8,0;0,0;1,0;1,0;1,5;0,8;0,6;1,0;0,3;8
-10/1/2023;9,0;0,0;2,8;1,3;0,3;1,0;1,5;0,0;0,0;8
-11/1/2023;8,0;0,0;1,5;1,3;0,0;1,0;0,7;0,0;0,0;8
-12/1/2023;7,0;0,0;0,4;1,0;0,0;1,0;0,1;1,3;3,0;8
-13/1/2023;7,0;0,0;0,0;1,3;1,0;1,0;2,3;0,0;0,0;8
-14/1/2023;6,5;0,0;0,0;0,0;1,8;0,8;1,8;0,0;0,0;9
-15/1/2023;6,5;0,0;1,2;0,0;0,8;1,0;1,5;0,0;1,5;9
-16/1/2023;6,0;0,0;1,0;1,0;2,5;1,0;0,3;0,0;1,5;9
-17/1/2023;8,0;0,0;0,5;1,0;1,0;1,0;0,8;0,0;4,0;9
-18/1/2023;7,0;0,0;1,0;1,1;1,8;0,0;3,5;0,0;0,0;8
-19/1/2023;7,5;0,0;1,0;1,5;0,3;0,8;1,0;0,0;3,0;9
-20/1/2023;8,0;0,0;0,3;1,0;0,5;1,0;1,8;0,0;2,0;8,5
-21/1/2023;9,0;0,0;2,0;1,0;0,0;1,0;1,5;0,0;0,0;7
-22/1/2023;8,5;0,0;1,8;0,0;0,0;1,0;1,2;0,0;0,0;7,5
-23/1/2023;8,5;0,0;2,0;0,0;1,3;0,8;0,0;0,0;1,5;8
-24/1/2023;8,0;0,0;1,5;1,2;0,0;0,8;0,0;0,0;0,0;6,5
-25/1/2023;7,0;0,0;0,8;0,3;0,0;0,8;0,5;0,0;5,0;7
-26/1/2023;5,3;0,0;2,5;0,0;0,0;1,0;0,0;0,0;6,0;7
-27/1/2023;8,0;0,0;0,0;1,0;0,0;1,0;0,0;0,0;16,0;8,5
-28/1/2023;8,5;0,0;0,0;0,0;1,5;1,0;1,3;0,0;13,0;9
-29/1/2023;5,5;0,0;3,0;0,0;0,0;1,0;0,0;0,0;15,0;8
-30/1/2023;11,0;0,0;0,0;1,0;1,5;0,8;0,8;0,0;3,5;8
-31/1/2023;7,5;0,0;2,5;0,0;1,8;0,8;0,0;0,0;1,8;8,5
-1/2/2023;8,0;0,0;3,0;1,5;1,3;0,5;0,0;0,0;0,0;8,5
-2/2/2023;7,5;0,0;0,0;1,3;3,5;1,0;0,3;0,0;3,5;9,5
-3/2/2023;8,0;0,0;1,2;1,4;3,0;1,0;0,5;0,0;0,0;9
-4/2/2023;7,8;0,0;2,3;1,0;0,8;1,0;0,5;0,0;0,0;8
-5/2/2023;7,5;0,0;7,0;0,0;0,5;0,8;0,5;0,0;0,0;7
-6/2/2023;7,5;0,0;2,5;1,8;0,5;1,0;0,0;0,0;3,0;8,5
-7/2/2023;7,0;0,0;0,0;0,0;0,0;0,8;0,0;0,0;0,6;8
-8/2/2023;7,0;0,0;0,0;0,0;0,5;0,8;0,0;0,0;18,0;8
-9/2/2023;5,5;0,0;0,0;3,5;0,0;0,8;0,0;0,0;18,0;8
-10/2/2023;8,0;0,0;2,0;0,0;0,0;0,8;0,0;0,0;10,0;9
-11/2/2023;6,5;0,0;10,0;0,0;0,0;0,8;0,0;0,0;15,0;8
-12/2/2023;7,8;0,0;4,0;0,0;0,0;1,0;0,0;0,0;5,0;8,5
-13/2/2023;7,0;0,0;3,0;1,2;0,0;1,0;0,0;0,0;3,0;8
-14/2/2023;7,5;0,0;4,0;1,2;1,5;1,0;1,0;0,0;4,0;9
-15/2/2023;8,3;0,0;4,0;1,0;0,0;1,0;0,5;0,0;3,0;8
-16/2/2023;8,0;0,0;4,0;1,3;2,0;1,0;0,5;0,0;3,0;9
-17/2/2023;7,0;0,0;4,0;1,1;2,5;1,0;0,0;0,0;11,0;9
-18/2/2023;8,0;0,0;0,0;1,0;0,5;1,0;0,0;0,0;10,0;8,5
-19/2/2023;8,0;0,0;0,0;0,0;2,0;1,0;0,0;0,0;12,0;9
-20/2/2023;8,0;0,0;2,0;0,0;0,0;1,0;0,0;0,0;10,0;8,5
-21/2/2023;8,0;0,0;5,5;1,3;0,0;1,0;0,0;0,0;4,0;8
-22/2/2023;8,0;0,0;7,0;1,0;0,0;1,0;1,0;0,0;4,0;7
-23/2/2023;7,5;0,0;5,0;0,0;0,0;0,5;0,0;0,8;12,0;9,5
-24/2/2023;3,0;0,0;2,0;0,0;0,5;1,0;0,0;0,3;8,0;9,5
-25/2/2023;10,0;0,0;8,0;1,0;1,0;0,8;0,0;0,0;0,0;8
-26/2/2023;6,5;0,0;1,5;0,0;2,5;0,8;0,0;0,3;5,5;9
-27/2/2023;6,5;0,3;3,0;0,0;0,5;1,0;0,3;0,0;7,0;8
-28/2/2023;7,5;0,0;6,5;0,0;0,5;1,0;0,0;0,5;5,0;8
-1/3/2023;8,0;0,0;4,5;1,9;2,5;1,0;0,8;1,3;4,5;9
-2/3/2023;7,5;0,0;1,5;0,0;1,3;1,0;0,3;0,0;4,0;9
-3/3/2023;7,5;0,0;3,5;0,0;0,5;1,0;0,0;1,5;5,0;8,5
-4/3/2023;7,0;1,5;0,0;1,0;0,0;1,0;0,0;0,0;6,5;9
-5/3/2023;8,0;0,0;6,0;0,0;0,0;1,0;0,0;0,0;0,0;8
-6/3/2023;8,0;0,0;5,5;1,0;0,0;1,0;0,0;0,5;3,5;8,5
-7/3/2023;7,3;0,0;3,0;1,0;0,0;1,0;0,0;0,0;10,0;9,5
-8/3/2023;5,0;0,0;0,5;0,0;0,0;1,0;0,0;0,0;4,0;9
-9/3/2023;5,0;0,0;0,0;0,0;0,0;1,0;0,0;3,3;0,0;7
-10/3/2023;8,0;1,0;0,0;0,5;0,0;1,0;0,5;2,2;0,0;6
-11/3/2023;9,0;0,0;0,0;0,0;0,0;1,0;0,0;0,8;0,0;7,5
-12/3/2023;5,5;1,5;0,0;1,0;0,0;1,0;0,0;1,9;0,0;8
-13/3/2023;9,0;1,0;2,3;1,0;0,9;1,0;0,0;1,0;2,0;8,5
-14/3/2023;8,5;0,0;4,0;0,9;1,5;1,0;0,3;3,5;4,5;7
-15/3/2023;7,5;0,0;1,5;1,0;1,8;1,0;0,0;2,3;0,5;7,5
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-19/3/2023;7,5;0,0;0,0;0,0;0,0;1,0;0,0;0,0;4,0;6,5
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-26/6/2023;5,5;0,0;2,0;1,8;0,0;1,0;0,0;0,0;0,0;7,5
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-20/7/2023;6,5;0,0;0,0;1,2;1,5;0,7;0,0;0,0;0,5;6
-21/7/2023;7,5;0,0;3,5;0,0;1,0;1,0;0,6;0,2;0,5;6
-22/7/2023;8,0;0,0;0,0;0,5;0,0;0,8;0,3;0,0;10,0;7
-23/7/2023;5,0;0,0;0,0;1,2;0,0;0,8;0,3;0,0;8,0;8
-24/7/2023;7,0;0,0;3,0;0,0;6,0;1,0;0,0;0,2;4,0;8,5
-25/7/2023;7,0;0,0;1,5;1,3;3,5;1,0;0,7;0,0;4,0;9
-26/7/2023;7,5;0,7;5,0;0,0;1,2;1,0;0,2;0,9;0,5;8
-27/7/2023;7,0;0,1;0,5;1,1;4,0;0,8;0,0;0,0;0,0;8
-28/7/2023;6,5;0,0;0,2;1,0;1,0;1,0;0,1;0,0;6,0;9,5
-29/7/2023;6,5;0,0;0,0;0,0;0,0;0,7;0,1;0,0;15,0;9,5
-30/7/2023;7,5;0,0;0,0;0,0;0,5;1,0;0,0;0,0;5,0;6,5
-31/7/2023;6,0;0,0;0,2;1,2;0,0;1,0;1,9;0,2;0,0;8
-1/8/2023;6,2;0,0;0,0;0,0;2,5;1,0;0,7;0,0;0,8;7
-2/8/2023;7,0;0,6;0,0;0,5;2,0;1,0;0,8;0,0;0,0;7
-3/8/2023;7,0;0,0;0,0;0,0;1,0;1,0;0,6;0,0;0,0;7
-4/8/2023;7,0;0,0;0,0;3,5;0,0;0,5;0,2;0,0;10,0;8,5
-5/8/2023;6,0;0,0;0,0;7,0;0,0;0,1;0,0;0,0;14,0;9
-6/8/2023;4,0;0,0;0,0;3,0;0,0;0,5;0,0;0,0;6,0;7,5
-7/8/2023;7,0;0,0;0,0;0,0;1,0;1,0;0,7;0,0;0,0;8
-8/8/2023;6,2;0,0;0,0;1,2;4,6;1,0;0,6;0,0;0,0;7
-9/8/2023;7,5;0,0;0,0;0,0;2,0;1,0;0,0;0,0;0,0;8
-10/8/2023;7,0;0,0;0,0;0,0;3,5;1,0;0,0;0,0;0,2;8,5
-11/8/2023;6,5;0,0;0,0;1,6;1,2;1,0;0,5;0,0;3,0;8
-12/8/2023;6,0;0,0;0,0;1,2;1,0;1,0;0,0;0,0;16,0;9,5
-13/8/2023;6,0;0,0;0,0;1,2;0,5;0,8;0,0;0,0;13,0;9
-14/8/2023;8,0;0,0;0,0;0,0;2,0;1,0;0,0;1,0;6,0;8,5
-15/8/2023;6,0;0,0;0,0;0,0;2,0;1,0;0,2;0,0;0,0;8
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-17/8/2023;6,5;0,0;0,0;0,0;5,0;1,0;0,3;0,0;0;7,5
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