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app.py CHANGED
@@ -26,16 +26,18 @@ def generar_recomendacion(svd_model, user_id, df, genres, top=5):
26
  recommended_titles = [id_to_title[movie_id] for movie_id, _ in recommended_movies[:top]]
27
 
28
  # Contar cuántas películas de cada género hay en las recomendaciones
29
- # genre_counts = df_filtered[df_filtered['id'].isin([movie_id for movie_id, _ in recommended_movies])][genres].sum()
30
-
31
  recommended_movies_ids = [movie_id for movie_id, _ in recommended_movies[:top]]
32
  genre_counts = df_filtered[df_filtered['id'].isin(recommended_movies_ids)][genres].sum()
33
 
34
  # Limpiar la figura
35
  plt.clf()
36
 
37
- # Crear el gráfico de barras
38
- plt.bar(genres, genre_counts)
 
 
 
 
39
  plt.xlabel('Género')
40
  plt.ylabel('Cantidad')
41
  plt.title('Cantidad de Películas por Género en las Recomendaciones')
@@ -53,6 +55,7 @@ def generar_recomendacion(svd_model, user_id, df, genres, top=5):
53
  # Devolver la lista de títulos y el gráfico como una imagen
54
  return ', '.join(recommended_titles), im
55
 
 
56
  # Leer los datos
57
  dfmerge = pd.read_csv('merged_data7.csv')
58
 
 
26
  recommended_titles = [id_to_title[movie_id] for movie_id, _ in recommended_movies[:top]]
27
 
28
  # Contar cuántas películas de cada género hay en las recomendaciones
 
 
29
  recommended_movies_ids = [movie_id for movie_id, _ in recommended_movies[:top]]
30
  genre_counts = df_filtered[df_filtered['id'].isin(recommended_movies_ids)][genres].sum()
31
 
32
  # Limpiar la figura
33
  plt.clf()
34
 
35
+ # Asignar colores específicos a cada género
36
+ genre_colors = {'Drama': 'blue', 'Comedy': 'orange', 'Horror': 'red', 'Romance': 'pink'}
37
+ colors = [genre_colors[genre] for genre in genres]
38
+
39
+ # Crear el gráfico de barras con los colores específicos
40
+ plt.bar(genres, genre_counts, color=colors)
41
  plt.xlabel('Género')
42
  plt.ylabel('Cantidad')
43
  plt.title('Cantidad de Películas por Género en las Recomendaciones')
 
55
  # Devolver la lista de títulos y el gráfico como una imagen
56
  return ', '.join(recommended_titles), im
57
 
58
+
59
  # Leer los datos
60
  dfmerge = pd.read_csv('merged_data7.csv')
61