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