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import numpy as np | |
import matplotlib.pyplot as plt | |
import streamlit as st | |
# Funci贸n para analizar las variables | |
def analizar_variables(x1, x2): | |
# Convertir las listas en arrays de numpy | |
x1 = np.array(x1) | |
x2 = np.array(x2) | |
# Calcular la correlaci贸n entre X1 y X2 | |
correlacion = np.corrcoef(x1, x2)[0, 1] | |
# Calcular promedio y desviaci贸n est谩ndar | |
promedio_x1 = np.mean(x1) | |
promedio_x2 = np.mean(x2) | |
desviacion_std_x1 = np.std(x1) | |
desviacion_std_x2 = np.std(x2) | |
# Crear scatter plot | |
plt.figure(figsize=(8, 6)) | |
plt.scatter(x1, x2) | |
plt.xlabel('X1') | |
plt.ylabel('X2') | |
plt.title('Scatter Plot de X1 y X2') | |
plt.grid(True) | |
# Mostrar el gr谩fico | |
st.pyplot() | |
return correlacion, promedio_x1, promedio_x2, desviacion_std_x1, desviacion_std_x2 | |
def main(): | |
# Datos de entrada | |
x1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] | |
x2 = [10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1] | |
# Analizar las variables | |
correlacion, promedio_x1, promedio_x2, desviacion_std_x1, desviacion_std_x2 = analizar_variables(x1, x2) | |
# Mostrar resultados en la interfaz de usuario | |
st.write("Correlaci贸n entre X1 y X2:", correlacion) | |
st.write("Promedio de X1:", promedio_x1) | |
st.write("Promedio de X2:", promedio_x2) | |
st.write("Desviaci贸n est谩ndar de X1:", desviacion_std_x1) | |
st.write("Desviaci贸n est谩ndar de X2:", desviacion_std_x2) | |
if __name__ == "__main__": | |
main() | |