Delete src/streamlit_app.py

src/streamlit_app.py

@@ -1,305 +0,0 @@
-import numpy as np
-import pandas as pd
-import plotly.graph_objects as go
-from scipy.interpolate import LinearNDInterpolator
-from scipy.spatial import Delaunay
-import plotly.express as px
-
-def barycentric_to_cartesian(df):
-    """
-    Преобразует барицентрические координаты в декартовы для тетраэдра.
-    """
-    # Вершины правильного тетраэдра
-    vertices = np.array([
-        [0, 0, 0],           # v0
-        [1, 0, 0],           # v1
-        [0.5, np.sqrt(3)/2, 0],  # v2
-        [0.5, np.sqrt(3)/6, np.sqrt(6)/3]  # v3
-    ])
-    
-    # Преобразование координат
-    bary_coords = df[['x1', 'x2', 'x3', 'x4']].values
-    cartesian_coords = np.dot(bary_coords, vertices)
-    
-    result_df = df.copy()
-    result_df['x'] = cartesian_coords[:, 0]
-    result_df['y'] = cartesian_coords[:, 1]
-    result_df['z'] = cartesian_coords[:, 2]
-    
-    return result_df
-
-
-def add_tetrahedron_wireframe(fig, vertices):
-    """Добавляет каркас тетраэдра и подписи вершин"""
-    edges = [
-        [0, 1], [0, 2], [0, 3],
-        [1, 2], [1, 3], [2, 3]
-    ]
-    
-    for edge in edges:
-        x_line = [vertices[edge[0]][0], vertices[edge[1]][0]]
-        y_line = [vertices[edge[0]][1], vertices[edge[1]][1]]
-        z_line = [vertices[edge[0]][2], vertices[edge[1]][2]]
-        
-        fig.add_trace(go.Scatter3d(
-            x=x_line, y=y_line, z=z_line,
-            mode='lines',
-            line=dict(color='black', width=4),
-            showlegend=False
-        ))
-    
-    vertex_labels = ['V₁ (x₁=1)', 'V₂ (x₂=1)', 'V₃ (x₃=1)', 'V₄ (x₄=1)']
-    fig.add_trace(go.Scatter3d(
-        x=vertices[:, 0],
-        y=vertices[:, 1],
-        z=vertices[:, 2],
-        mode='text+markers',
-        text=vertex_labels,
-        textposition="top center",
-        marker=dict(size=8, color='red'),
-        showlegend=False
-    ))
-
-
-def create_tetrahedron_isosurfaces_correct(df, temperatures, resolution=60):
-    """
-    Правильное построение изоповерхностей с помощью Marching Tetrahedra.
-    """
-    df_cartesian = barycentric_to_cartesian(df)
-    
-    # Вершины тетраэдра
-    vertices = np.array([
-        [0, 0, 0],
-        [1, 0, 0],
-        [0.5, np.sqrt(3)/2, 0],
-        [0.5, np.sqrt(3)/6, np.sqrt(6)/3]
-    ])
-    
-    # Создаем интерполятор в ДЕКАРТОВЫХ координатах
-    points = df_cartesian[['x', 'y', 'z']].values
-    temp_values = df_cartesian['T, C'].values
-    
-    valid_mask = ~np.isnan(temp_values)
-    points = points[valid_mask]
-    temp_values = temp_values[valid_mask]
-    
-    interpolator = LinearNDInterpolator(points, temp_values)
-    
-    # Создаем регулярную сетку в барицентрических координатах
-    u = np.linspace(0, 1, resolution)
-    v = np.linspace(0, 1, resolution)
-    w = np.linspace(0, 1, resolution)
-    
-    U, V, W = np.meshgrid(u, v, w, indexing='ij')
-    
-    # Фильтруем точки внутри тетраэдра (u+v+w <= 1)
-    mask = (U + V + W) <= 1
-    U_valid = U[mask]
-    V_valid = V[mask]
-    W_valid = W[mask]
-    T_valid = 1 - U_valid - V_valid - W_valid
-    
-    # Преобразуем в декартовы координаты
-    bary_coords = np.column_stack([U_valid, V_valid, W_valid, T_valid])
-    grid_points = np.dot(bary_coords, vertices)
-    
-    # Интерполируем температуру в ДЕКАРТОВЫХ координатах
-    grid_temps = interpolator(grid_points)
-    
-    # Создаем триангуляцию для регулярной сетки
-    print("Создаем триангуляцию для регулярной сетки...")
-    try:
-        tri = Delaunay(grid_points)
-        print(f"Создано {len(tri.simplices)} тетраэдров")
-    except Exception as e:
-        print(f"Ошибка триангуляции: {e}")
-        return None
-    
-    fig = go.Figure()
-    
-    for temp in temperatures:
-        print(f"Строим изоповерхность для {temp}°C")
-        
-        vertices_list = []
-        faces_list = []
-        
-        # Для каждого тетраэдра в сетке
-        for tetra in tri.simplices:
-            tetra_points = grid_points[tetra]
-            tetra_temps = grid_temps[tetra]
-            
-            # Определяем, какие вершины выше/ниже изоповерхности
-            above = tetra_temps >= temp
-            below = tetra_temps < temp
-            
-            # Если все вершины с одной стороны - пропускаем
-            if np.all(above) or np.all(below):
-                continue
-            
-            # Находим пересечения изоповерхности с р��брами тетраэдра
-            intersections = []
-            intersection_edges = []
-            
-            # Проверяем все ребра тетраэдра
-            edges = [(0,1), (0,2), (0,3), (1,2), (1,3), (2,3)]
-            for i, (idx1, idx2) in enumerate(edges):
-                temp1, temp2 = tetra_temps[idx1], tetra_temps[idx2]
-                point1, point2 = tetra_points[idx1], tetra_points[idx2]
-                
-                # Если ребро пересекает изоповерхность
-                if (temp1 >= temp and temp2 < temp) or (temp1 < temp and temp2 >= temp):
-                    # Линейная интерполяция
-                    t = (temp - temp1) / (temp2 - temp1)
-                    intersection_point = point1 + t * (point2 - point1)
-                    intersections.append(intersection_point)
-                    intersection_edges.append((idx1, idx2))
-            
-            # Формируем полигоны в зависимости от количества пересечений
-            if len(intersections) == 3:
-                # Один треугольник
-                start_idx = len(vertices_list)
-                vertices_list.extend(intersections)
-                faces_list.append([start_idx, start_idx+1, start_idx+2])
-                
-            elif len(intersections) == 4:
-                # Четырехугольник - разбиваем на 2 треугольника
-                start_idx = len(vertices_list)
-                vertices_list.extend(intersections)
-                
-                # Первый вариант разбиения (диагональ 0-2)
-                faces_list.append([start_idx, start_idx+1, start_idx+2])
-                faces_list.append([start_idx, start_idx+2, start_idx+3])
-                
-                # Альтернативный вариант разбиения (диагональ 1-3)
-                # faces_list.append([start_idx, start_idx+1, start_idx+3])
-                # faces_list.append([start_idx+1, start_idx+2, start_idx+3])
-        
-        # Добавляем изоповерхность
-        if vertices_list:
-            vertices_array = np.array(vertices_list)
-            x = vertices_array[:, 0]
-            y = vertices_array[:, 1]
-            z = vertices_array[:, 2]
-            
-            i_list, j_list, k_list = [], [], []
-            for face in faces_list:
-                i_list.append(face[0])
-                j_list.append(face[1])
-                k_list.append(face[2])
-            
-            color_idx = temperatures.index(temp) % len(px.colors.qualitative.Set1)
-            fig.add_trace(go.Mesh3d(
-                x=x, y=y, z=z,
-                i=i_list, j=j_list, k=k_list,
-                color=px.colors.qualitative.Set1[color_idx],
-                opacity=0.7,
-                name=f'{temp}°C',
-                flatshading=True,
-                lighting=dict(diffuse=0.8, ambient=0.3),
-                lightposition=dict(x=100, y=100, z=100)
-            ))
-            print(f"Добавлено {len(faces_list)} треугольников для температуры {temp}°C")
-        else:
-            print(f"Не найдено пересечений для температуры {temp}°C")
-    
-    # Добавляем каркас тетраэдра
-    add_tetrahedron_wireframe(fig, vertices)
-    
-    fig.update_layout(
-        title='Правильные изоповерхности в тетраэдре',
-        scene=dict(
-            xaxis_title='X', 
-            yaxis_title='Y', 
-            zaxis_title='Z', 
-            aspectmode='data',
-            camera=dict(eye=dict(x=1.5, y=1.5, z=1.5))
-        ),
-        width=1000, 
-        height=800
-    )
-    
-    return fig
-
-
-# 🎯 Создание тестовых данных
-def generate_test_data(n_points=100):
-    """
-    Генерирует случайные барицентрические координаты и температуры
-    """
-    # Генерируем случайные барицентрические координаты
-    # x1 + x2 + x3 + x4 = 1, все >= 0
-    data = np.random.dirichlet([1, 1, 1, 1], size=n_points)
-    
-    # Создаем DataFrame
-    df = pd.DataFrame(data, columns=['x1', 'x2', 'x3', 'x4'])
-    
-    # Генерируем температуры в разумном диапазоне
-    # Например, температура зависит от барицентрических координат
-    df['T, C'] = 50 + 30 * (df['x1'] * 0.5 + df['x2'] * 0.3 + df['x3'] * 0.2 + df['x4'] * 0.1) + \
-                 np.random.normal(0, 2, size=n_points)  # добавляем шум
-    
-    return df
-
-
-# 🚀 Основной код для Streamlit
-if __name__ == "__main__":
-    import streamlit as st
-    
-    st.title("Изоповерхности в тетраэдре")
-    
-    # 📁 Загрузка Excel-ф��йла
-    uploaded_file = st.file_uploader(
-        "Загрузите Excel файл с данными (x1, x2, x3, x4, T, C)",
-        type=["xlsx", "xls"],
-        help="Файл должен содержать столбцы: x1, x2, x3, x4, T, C"
-    )
-    
-    if uploaded_file is not None:
-        # Читаем Excel-файл
-        try:
-            data = pd.read_excel(uploaded_file)
-            st.success("Файл успешно загружен!")
-            
-            # Проверяем, что все нужные столбцы есть
-            required_columns = ['x1', 'x2', 'x3', 'x4', 'T, C']
-            missing_cols = [col for col in required_columns if col not in data.columns]
-            
-            if missing_cols:
-                st.error(f"⚠️ В файле отсутствуют следующие столбцы: {missing_cols}")
-                st.stop()
-            
-            st.write("Пример данных из файла:")
-            st.dataframe(data.head(10))
-            
-        except Exception as e:
-            st.error(f"Ошибка при чтении файла: {e}")
-            st.stop()
-    else:
-        # Если файл не загружен - используем тестовые данные
-        st.info("Файл не загружен. Используются тестовые данные.")
-        data = generate_test_data(n_points=200)
-
-
-    # Параметры
-    available_temps = sorted(data['T, C'].dropna().unique())
-    if len(available_temps) > 0:
-        default_temps = [available_temps[0]] if len(available_temps) == 1 else [available_temps[0], available_temps[-1]]
-    else:
-        default_temps = [64.5, 81]
-
-    target_temperatures = st.multiselect(
-        "Выберите температуры для изоповерхностей",
-        options=sorted(data['T, C'].dropna().unique()),
-        default=default_temps
-    )
-    
-    resolution = st.slider("Разрешение сетки", min_value=20, max_value=100, value=60)
-    
-    if st.button("Построить изоповерхности"):
-        with st.spinner("Идет построение..."):
-            fig = create_tetrahedron_isosurfaces_correct(data, target_temperatures, resolution=resolution)
-        
-        if fig:
-            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-        else:
-            st.error("Не удалось построить изоповерхности")