Update src/streamlit_app.py

src/streamlit_app.py

@@ -4,68 +4,87 @@ import numpy as np
 import plotly.graph_objects as go
 import os
 
-# Configuration
+# Configuration de la page
 st.set_page_config(page_title="Brake_Lab_Test", layout="wide")
 st.title("🔬 Lab_test_visual : Analyse de Performance")
 
-# --- CHARGEMENT SÉCURISÉ ---
+# --- CHARGEMENT ---
 @st.cache_data
 def load_data():
-    # Détecte le dossier où se trouve ce script (src/)
+    # Détection du chemin du fichier dans le dossier /src
     current_dir = os.path.dirname(__file__)
     file_path = os.path.join(current_dir, "Brake_Lab_Test_Data.xlsx")
     
-    # Lecture de l'onglet 'data' (minuscule comme demandé)
-    return pd.read_excel(file_path, sheet_name='data')
+    # On utilise 'Data' avec la majuscule ici
+    data = pd.read_excel(file_path, sheet_name='Data')
+    
+    # Nettoyage des noms de colonnes (enlève les espaces avant/après)
+    data.columns = data.columns.str.strip()
+    return data
 
 try:
     df = load_data()
-    # Nettoyage automatique des noms de colonnes
-    df.columns = df.columns.str.strip()
 
-    # Barre latérale
+    # Barre latérale pour le réglage X
     st.sidebar.header("⚙️ Configuration")
     x_input = st.sidebar.slider("Valeur cible (X)", 40, 200, 100)
     
-    # --- GRAPHIQUE ---
+    st.info(f"Visualisation des régressions linéaires pour X entre 40 et 200")
+
+    # --- CRÉATION DU GRAPHIQUE ---
     fig = go.Figure()
     x_range = np.linspace(40, 200, 100)
-    colors = ['#636EFA', '#EF553B', '#00CC96', '#AB63FA', '#FFA15A', '#19D3F3']
+    
+    # Palette de couleurs Decathlon / Sport
+    colors = ['#0082C3', '#E63312', '#333333', '#FFD200', '#00A14B']
 
     for i, (index, row) in enumerate(df.iterrows()):
         color = colors[i % len(colors)]
         model = row['model name']
         
-        # Calcul y = ax + b
+        # Calcul des droites : y = ax + b
         y_dry = row['dry a'] * x_range + row['dry b']
         y_wet = row['wet a'] * x_range + row['wet b']
 
-        # Courbe Sec
+        # Ajout Courbe SEC (Pleine)
         fig.add_trace(go.Scatter(x=x_range, y=y_dry, mode='lines', 
                                  name=f"{model} (Sec)", line=dict(color=color, width=3)))
-        # Courbe Humide
+        
+        # Ajout Courbe HUMIDE (Pointillée)
         fig.add_trace(go.Scatter(x=x_range, y=y_wet, mode='lines', 
                                  name=f"{model} (Wet)", line=dict(color=color, width=2, dash='dot')))
 
-    # Ligne repère
-    fig.add_vline(x=x_input, line_width=2, line_dash="dash", line_color="black")
-    fig.update_layout(height=600, xaxis_title="Entrée (X)", yaxis_title="Performance (Y)", hovermode="x unified")
+    # Ligne verticale pour la valeur sélectionnée
+    fig.add_vline(x=x_input, line_width=2, line_dash="dash", line_color="red")
+
+    fig.update_layout(
+        height=600,
+        xaxis_title="Entrée (Pression/Vitesse)",
+        yaxis_title="Performance (Coefficient)",
+        legend_title="Modèles & Conditions",
+        hovermode="x unified"
+    )
+
     st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
 
     # --- TABLEAU RÉCAPITULATIF ---
-    st.subheader(f"📊 Résultats pour X = {x_input}")
-    recap = []
+    st.subheader(f"📊 Performances au point X = {x_input}")
+    
+    recap_data = []
     for index, row in df.iterrows():
         val_dry = row['dry a'] * x_input + row['dry b']
         val_wet = row['wet a'] * x_input + row['wet b']
-        recap.append({
+        perte = ((val_dry - val_wet) / val_dry) * 100 if val_dry != 0 else 0
+        
+        recap_data.append({
             "Modèle": row['model name'],
-            "Sec": round(val_dry, 3),
-            "Humide": round(val_wet, 3),
-            "Delta": f"{round(val_dry - val_wet, 3)}"
+            "Résultat Sec": round(val_dry, 3),
+            "Résultat Humide": round(val_wet, 3),
+            "Perte d'efficacité": f"{round(perte, 1)}%"
         })
-    st.table(pd.DataFrame(recap))
+    
+    st.table(pd.DataFrame(recap_data))
 
 except Exception as e:
-    st.error(f"Erreur technique : {e}")
-    st.info("Vérifiez que le fichier 'Brake_Lab_Test_Data.xlsx' est bien présent dans le dossier 'src'.")
+    st.error(f"Erreur de lecture : {e}")
+    st.warning("Vérifiez que les colonnes 'model name', 'dry a', 'dry b', 'wet a', 'wet b' sont bien présentes dans l'onglet 'Data'.")