update app.py

app.py

@@ -1,8 +1,7 @@
 
-import pickle
-import pandas as pd
-import gradio as gr
-
+import matplotlib.pyplot as plt
+import io
+from PIL import Image
 
 def generar_recomendacion(svd_model, user_id, df, genres, top=5):
     # Filtrar las películas que correspondan a los géneros de interés
@@ -22,16 +21,29 @@ def generar_recomendacion(svd_model, user_id, df, genres, top=5):
     recommended_movies = movie_rating[:top]
     recommended_titles = [id_to_title[movie_id] for movie_id, _ in recommended_movies]
 
-    # Devolver la lista de títulos como una cadena
-    return ', '.join(recommended_titles)
+    # Contar cuántas películas de cada género hay en las recomendaciones
+    genre_counts = df_filtered[df_filtered['id'].isin([movie_id for movie_id, _ in recommended_movies])][genres].sum()
+
+    # Crear el gráfico de barras
+    plt.bar(genres, genre_counts)
+    plt.xlabel('Género')
+    plt.ylabel('Cantidad')
+    plt.title('Cantidad de Películas por Género en las Recomendaciones')
+
+    # Guardar el gráfico como una imagen PNG en una cadena de bytes
+    buf = io.BytesIO()
+    plt.savefig(buf, format='png')
+    buf.seek(0)
 
-# Leer los datos
-dfmerge = pd.read_csv('merged_data6.csv')
+    # Convertir la cadena de bytes en una imagen que se puede mostrar en Gradio
+    im = Image.open(buf)
+    im = im.convert('RGB')
+    buf.close()
 
-# Cargar el modelo
-with open('fc_model_svd_v1.pkl', 'rb') as file:
-    svd_model = pickle.load(file)
+    # Devolver la lista de títulos y el gráfico como una imagen
+    return ', '.join(recommended_titles), im
 
+# Modificar la función wrap_generar_recomendacion para devolver una imagen también
 def wrap_generar_recomendacion(user_id, drama, comedy, horror, romance, top=5):
     # Crear la lista de géneros de interés a partir de las casillas de verificación
     genres = []
@@ -40,14 +52,14 @@ def wrap_generar_recomendacion(user_id, drama, comedy, horror, romance, top=5):
     if horror: genres.append('Horror')
     if romance: genres.append('Romance')
     
-    # Llamar a la función de recomendación y devolver los resultados como una cadena
+    # Llamar a la función de recomendación y devolver los resultados como una cadena y una imagen
     return generar_recomendacion(svd_model, user_id, dfmerge, genres, int(top))
 
-# Definir la interfaz de Gradio
+# Modificar la interfaz de Gradio para mostrar una imagen también
 demo = gr.Interface(
     fn=wrap_generar_recomendacion,
     inputs=[gr.inputs.Number(label="User ID"), gr.inputs.Checkbox(label="Drama"), gr.inputs.Checkbox(label="Comedy"), gr.inputs.Checkbox(label="Horror"), gr.inputs.Checkbox(label="Romance"), gr.inputs.Number(label="Top")], 
-    outputs="text",
+    outputs=[gr.outputs.Textbox(), gr.outputs.Image(type='pil')],
     title = '<h1 style="text-align: center;">STREAMREC</h1>',
     description = """
 <p>