Update app.py

app.py

@@ -7,8 +7,6 @@ from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Dropout
 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
 import plotly.graph_objs as go
 
-# ... [بقية الكود كما في الإجابات السابقة] ...
-
 # إعدادات الصفحة
 st.set_page_config(
     page_title="Aviator AI",
@@ -60,17 +58,17 @@ with col1:
     new_value = st.number_input("القيمة الجديدة:", format="%.2f", key="input")
 
 with col2:
-    if st.button("اضف"):
+    if st.button("➕ أضف"):
         st.session_state.values.append(new_value)
         st.rerun()
-    if st.button("مسح"):
+    if st.button("🗑️ مسح"):
         st.session_state.values = []
         st.session_state.model = None
         st.rerun()
 
 # عرض البيانات
 if len(st.session_state.values) > 0:
-    st.subheader("الرسم البياني")
+    st.subheader("📈 الرسم البياني")
     df = pd.DataFrame(st.session_state.values, columns=['القيم'])
     fig = go.Figure()
     fig.add_trace(go.Scatter(
@@ -78,8 +76,8 @@ if len(st.session_state.values) > 0:
         y=df['القيم'],
         mode='lines+markers',
         name='البيانات الفعلية',
-        line=dict(color='blue')
-    )
+        line=dict(color='#2E86C1')
+    ))
     st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
 
 # التدريب والتنبؤ
@@ -106,7 +104,7 @@ if len(st.session_state.values) >= WINDOW_SIZE + 1:
         prediction = st.session_state.scaler.inverse_transform(predicted_scaled)[0][0]
         
         st.success(f"التنبؤ القادم: {prediction:.2f}x")
-        st.markdown(f"آخر 3 قيم: {st.session_state.values[-3:]}")
+        st.markdown(f"**آخر 3 قيم:** {st.session_state.values[-3:]}")
         
     except Exception as e:
         st.error(f"حدث خطأ: {str(e)}")