Update app.py

app.py

@@ -4,7 +4,7 @@ import numpy as np
 import matplotlib.pyplot as plt
 from io import BytesIO
 
-# CSS ile kaydırılabilir sidebar oluşturma
+# CSS ile sidebar'ı sabit ve kaydırılabilir hale getirme
 st.markdown("""
     <style>
         [data-testid="stSidebar"] {
@@ -20,11 +20,9 @@ st.markdown("""
 if "analysis_run" not in st.session_state:
     st.session_state.analysis_run = False
 
-# Başlık
+# Başlık ve açıklamalar (butona basılmadan önce)
 if not st.session_state.analysis_run:
     st.title("Note Analyzer Streamlit Uygulaması")
-
-    # Açıklama Resimleri
     st.subheader("Uygulamanın Çalışma Prensibi")
 
     # Resimlerin dosya isimlerini sırayla listele
@@ -32,9 +30,9 @@ if not st.session_state.analysis_run:
 
     # Resimleri alt alta ekle
     for image_file in image_files:
-        st.image(image_file, use_container_width=True)  # Yeni parametre kullanıldı
+        st.image(image_file, use_container_width=True)
 
-# Kullanıcıdan veri alma (Sidebar sabit kalıyor)
+# Kullanıcıdan veri alma (Sidebar)
 st.sidebar.header("Girdi Alanları")
 
 # Dosya yükleme veya metin girişi seçimi
@@ -62,10 +60,97 @@ increase_amount = st.sidebar.number_input("Artış Miktarı", value=1, step=1)
 
 if st.sidebar.button("Analizi Çalıştır"):
     st.session_state.analysis_run = True
-    # Analiz işlemleri buradan itibaren devam edecek...
 
-# Analiz çıktıları aşağıda yer alır.
+# Analiz işlemleri (butona basıldıktan sonra)
 if st.session_state.analysis_run:
-    # Analiz kodunu buraya yaz
-    st.subheader("Analiz Sonuçları")
-    st.write("Burada analiz sonuçları görüntülenecek.")
+    try:
+        # Dosya veya metin kutusundan içerik okuma
+        if uploaded_file:
+            content = uploaded_file.read().decode("utf-8")
+        elif text_input:
+            content = text_input
+        else:
+            st.error("Lütfen notlar için bir dosya yükleyin ya da metin kutusuna yapıştırın!")
+            st.stop()
+
+        # Veriyi işleme
+        result = re.split(r'[ \n]+', content)
+        notes_result = result[first_step::increase_amount]
+        notes_result = [x for x in notes_result if x != '∅' and x != "NA"]
+        notes_result = list(map(lambda x: float(x), notes_result))
+        notes_result = np.array(notes_result)
+
+        # İstatistikler
+        average_x = np.average(notes_result)
+        min_x = notes_result.min()
+        max_x = notes_result.max()
+        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}")
+        st.write(f"En Yüksek Not: {max_x:.2f}")
+        st.write(f"Ortalama Not: {average_x:.2f}")
+        st.write(f"Standart Sapma: {std:.2f}")
+        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)
+        plt.figure(figsize=(10, 6))
+        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')
+
+        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')
+
+        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)
+
+        # Grafik bilgileri
+        info_text = (
+            f"Katilimci sayısı: {len(notes_result)}\n"
+            f"En düşük not: {min_x:.2f}\n"
+            f"En yüksek not: {max_x:.2f}\n"
+            f"Benim notum: {my_note:.2f}\n"
+            f"Ortalama not: {average_x:.2f}\n"
+            f"Standart sapma: {std:.2f}\n"
+            f"Z-skoru: {z_score:.2f}"
+        )
+        plt.text(
+            1.05 * max(unique_values), 0.8 * max(counts),
+            info_text,
+            fontsize=10,
+            color="black",
+            ha="left",
+            va="top",
+            bbox=dict(boxstyle="round,pad=0.3", edgecolor="blue", facecolor="lightgrey")
+        )
+        plt.subplots_adjust(left=0.055, bottom=0.065, 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,
+            file_name="not_dagilimi.png",
+            mime="image/png"
+        )
+
+    except Exception as e:
+        st.error(f"Hata: {e}")