Update app.py

app.py

@@ -1,9 +1,7 @@
-pip install transformers
-from transformers import pipeline
+import streamlit as st
 import numpy as np
-
-# Crear el pipeline para la aplicación web
-app = pipeline("text-generation", model="distilgpt2")
+import pandas as pd
+import matplotlib.pyplot as plt
 
 # Función para analizar las variables
 def analizar_variables(x1, x2):
@@ -21,22 +19,31 @@ def analizar_variables(x1, x2):
 
     return promedio_x1, promedio_x2, valor_esperado_x1, valor_esperado_x2, desviacion_x1, desviacion_x2
 
-# Entrada de datos
-x1 = input("Ingrese los valores de la variable X1 separados por comas: ")
-x2 = input("Ingrese los valores de la variable X2 separados por comas: ")
+def main():
+    st.title("Análisis de Variables")
 
-# Convertir las entradas en listas de números
-x1 = list(map(float, x1.split(',')))
-x2 = list(map(float, x2.split(',')))
+    # Entrada de datos
+    x1_input = st.text_input("Ingrese los valores de la variable X1 separados por comas:")
+    x2_input = st.text_input("Ingrese los valores de la variable X2 separados por comas:")
 
-# Analizar las variables
-promedio_x1, promedio_x2, valor_esperado_x1, valor_esperado_x2, desviacion_x1, desviacion_x2 = analizar_variables(x1, x2)
+    # Convertir las entradas en listas de números
+    x1 = [float(val.strip()) for val in x1_input.split(',')]
+    x2 = [float(val.strip()) for val in x2_input.split(',')]
 
-# Generar el texto de salida
-output_text = f"Promedio de X1: {promedio_x1}\nPromedio de X2: {promedio_x2}\nValor esperado de X1: {valor_esperado_x1}\nValor esperado de X2: {valor_esperado_x2}\nDesviación estándar de X1: {desviacion_x1}\nDesviación estándar de X2: {desviacion_x2}"
+    # Analizar las variables
+    promedio_x1, promedio_x2, valor_esperado_x1, valor_esperado_x2, desviacion_x1, desviacion_x2 = analizar_variables(x1, x2)
 
-# Generar la respuesta con Hugging Face
-respuesta = app(output_text, max_length=50, num_return_sequences=1)[0]['generated_text']
+    # Mostrar resultados
+    st.write(f"Promedio de X1: {promedio_x1}")
+    st.write(f"Promedio de X2: {promedio_x2}")
+    st.write(f"Valor esperado de X1: {valor_esperado_x1}")
+    st.write(f"Valor esperado de X2: {valor_esperado_x2}")
+    st.write(f"Desviación estándar de X1: {desviacion_x1}")
+    st.write(f"Desviación estándar de X2: {desviacion_x2}")
 
-print(respuesta)
+    # Visualización de datos
+    df = pd.DataFrame({"X1": x1, "X2": x2})
+    st.line_chart(df)
 
+if __name__ == "__main__":
+    main()