Update app.py

app.py

@@ -1,21 +1,15 @@
-import streamlit as st
 import re
 import numpy as np
 import matplotlib.pyplot as plt
 from io import BytesIO
+import streamlit as st
 
 # Başlık
 st.title("Note Analyzer Streamlit Uygulaması")
 
 # Kullanıcıdan veri alma (Sidebar sabit kalıyor)
 st.sidebar.header("Girdi Alanları")
-
-# Dosya yükleme veya metin girişi seçimi
-input_method = st.sidebar.radio(
-    "Notları nasıl gireceksiniz?",
-    options=["Dosya Yükle", "Kopyala-Yapıştır"]
-)
-
+input_method = st.sidebar.radio("Notları nasıl gireceksiniz?", options=["Dosya Yükle", "Kopyala-Yapıştır"])
 uploaded_file = None
 text_input = None
 
@@ -24,7 +18,6 @@ if input_method == "Dosya Yükle":
 elif input_method == "Kopyala-Yapıştır":
     text_input = st.sidebar.text_area("Notları Yapıştırın", height=200)
 
-# Diğer parametreler
 lecture_name = st.sidebar.text_input("Ders Adı", value="Ders Adı")
 perfect_score = st.sidebar.number_input("Sınav Puanı Üst Limiti", value=100, step=1)
 my_note = st.sidebar.number_input("Benim Notum", value=0.0, step=0.1)
@@ -33,43 +26,23 @@ amount_s_axis_diff = st.sidebar.number_input("Miktar Y Ekseni Ortak Farkı", val
 first_step = st.sidebar.number_input("İlk Adım", value=0, step=1)
 increase_amount = st.sidebar.number_input("Artış Miktarı", value=1, step=1)
 
-# Analiz çalıştırıldı mı kontrolü
-analysis_run = st.sidebar.button("Analizi Çalıştır")
-
-# Uygulamanın Çalışma Prensibi bölümü, analiz çalıştırılmadığında gösterilir
-if not analysis_run:
-    st.subheader("Uygulamanın Çalışma Prensibi")
-    # Resimlerin dosya isimlerini sırayla listele
-    image_files = ["a.png", "b.png", "c.png", "d.png", "e.png", "f.png", "g.png"] 
-
-    # Resimleri alt alta ekle
-    for image_file in image_files:
-        st.image(image_file, use_container_width=True)  # Yeni parametre kullanıldı
-
-if analysis_run:
-    # Notları yükleme ve işleme
+if st.sidebar.button("Analizi Çalıştır"):
     if input_method == "Dosya Yükle" and uploaded_file is None:
         st.error("Lütfen bir dosya yükleyin!")
     elif input_method == "Kopyala-Yapıştır" and not text_input:
         st.error("Lütfen notları metin kutusuna yapıştırın!")
     else:
         try:
-            # Dosya veya metin kutusundan içerik okuma
             if uploaded_file:
                 content = uploaded_file.read().decode("utf-8")
             elif text_input:
                 content = text_input
 
-            # Veriyi işleme: strip ve kaçış dizilerini temizle
+            # Veriyi işleme
             result = re.split(r'[ \n]+', content)
             notes_result = result[first_step::increase_amount]
-            
-            # Her veriye strip uygula ve kaçış dizilerini çıkar
-            notes_result = [re.sub(r'\\[^\n]*', '', x.strip()) for x in notes_result]
-            notes_result = [x for x in notes_result if x != '∅' and x != "NA"]
-            
-            # float dönüşümü için veriye strip ve temizleme
-            notes_result = list(map(lambda x: float(x) if x else 0.0, notes_result))
+            notes_result = [x.strip() for x in notes_result if x.strip() != '∅' and x.strip() != "NA"]
+            notes_result = list(map(lambda x: float(x), notes_result))
             notes_result = np.array(notes_result)
 
             # İstatistikler
@@ -79,7 +52,6 @@ if analysis_run:
             std = np.std(notes_result)
             z_score = (my_note - average_x) / std
 
-            # İstatistikleri ekrana yazdırma
             st.subheader("Genel Bilgiler")
             st.write(f"Katilimci Sayısı: {len(notes_result)}")
             st.write(f"En Düşük Not: {min_x:.2f}")
@@ -89,31 +61,26 @@ if analysis_run:
             st.write(f"Z-Skoru: {z_score:.2f}")
 
             # Grafik oluşturma
-            st.subheader("Not Dağılım Grafiği")
             unique_values, counts = np.unique(notes_result, return_counts=True)
+            fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))  # Grafik boyutunu ayarlıyoruz
 
-            # Grafik boyutunu küçültme
-            plt.figure(figsize=(4, 2.5))  # Boyutu küçültüyoruz
-
-            # Grafik çizimi
-            bars = plt.bar(unique_values, counts, width=0.3)
-            plt.axvline(x=average_x, color='red', linestyle='--')
-            plt.text(average_x + 1.5, max(counts), 'Ortalama Not', color='red', rotation=0, ha='center', va='bottom')
+            bars = ax.bar(unique_values, counts, width=0.3)
+            ax.axvline(x=average_x, color='red', linestyle='--')
+            ax.text(average_x + 1.5, max(counts), 'Ortalama Not', color='red', rotation=0, ha='center', va='bottom')
 
             if my_note in unique_values:
-                plt.text(my_note, counts[unique_values == my_note][0], 'Benim\nNotum', color='green', rotation=0, ha='center', va='bottom')
+                ax.text(my_note, counts[unique_values == my_note][0], 'Benim\nNotum', color='green', rotation=0, ha='center', va='bottom')
 
             for bar in bars:
                 if bar.get_x() <= my_note < bar.get_x() + bar.get_width():
                     bar.set_color('green')
 
-            plt.title(f'{lecture_name} Not Sayıları Grafiği')
-            plt.xlabel('Notlar')
-            plt.ylabel('Adet')
-            plt.xticks(range(0, int(perfect_score), note_s_axis_diff), rotation=90)
-            plt.yticks(range(0, max(counts), amount_s_axis_diff), rotation=0)
+            ax.set_title(f'{lecture_name} Not Sayıları Grafiği')
+            ax.set_xlabel('Notlar')
+            ax.set_ylabel('Adet')
+            ax.set_xticks(range(0, int(perfect_score), note_s_axis_diff))
+            ax.set_yticks(range(0, max(counts), amount_s_axis_diff))
 
-            # Grafik bilgileri
             info_text = (
                 f"Katilimci sayısı: {len(notes_result)}\n"
                 f"En düşük not: {min_x:.2f}\n"
@@ -123,7 +90,7 @@ if analysis_run:
                 f"Standart sapma: {std:.2f}\n"
                 f"Z-skoru: {z_score:.2f}"
             )
-            plt.text(
+            ax.text(
                 1.05 * max(unique_values), 0.8 * max(counts),
                 info_text,
                 fontsize=10,
@@ -133,27 +100,11 @@ if analysis_run:
                 bbox=dict(boxstyle="round,pad=0.3", edgecolor="blue", facecolor="lightgrey")
             )
 
-            # Grafik altına not
-            plt.text(
-                0.95 * max(unique_values),
-                -0.1 * max(counts),
-                "Generated with Note Analyzer",
-                fontsize=9,
-                color="gray",
-                ha="right",
-                va="bottom",
-                transform=plt.gca().transAxes
-            )
-
-            plt.subplots_adjust(left=0.055, bottom=0.15, right=0.90, top=0.962, wspace=0.2, hspace=0.2)
-
-            # Grafik gösterimi
-            st.pyplot(plt)
-
             # Grafik indirme bağlantısı
             buf = BytesIO()
             plt.savefig(buf, format="png")
             buf.seek(0)
+
             st.download_button(
                 label="Grafiği İndir",
                 data=buf,
@@ -163,12 +114,3 @@ if analysis_run:
 
         except Exception as e:
             st.error(f"Hata: {e}")
-
-# Web arayüzü altına isim, tarih ve e-posta
-st.markdown(
-    """
-    ---
-    Developed by **Ali Cemil Özdemir** on **01.12.2024**.  
-    For feedback and suggestions, please email: [alicemilozdemir7@gmail.com](mailto:alicemilozdemir7@gmail.com)
-    """
-)