Update app.py

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@@ -13,7 +13,7 @@ with st.form("my_form"):
     N = st.number_input(" ¿Cuántos elementos quieres para cada lista?", step=1)
 
     # Botón para generar el cálculo
-    if st.form_submit_button("Click para generar numeros de manera aleatoria' lists"):
+    if st.form_submit_button("Click para generar numeros de manera aleatoria "):
         # Genera dos listas de 100 numeros aleatorios cada uno
         serie_a = [random.randint(0, 100) for _ in range(N)]
         serie_b = [random.randint(0, 100) for _ in range(N)]
@@ -40,15 +40,15 @@ if "serie_a" in locals() and "serie_b" in locals():
 
     plt.figure(figsize=(6, 4))
     plt.scatter(serie_a, serie_b)
-    plt.title("Gráfico de Dispersión A vs B")
-    plt.xlabel("Serie A")
-    plt.ylabel("Serie B")
+    plt.title("Gráfico de Dispersión de lista A vs B")
+    plt.xlabel("Lista A")
+    plt.ylabel("Lista B")
     st.pyplot(plt)
 
     plt.figure(figsize=(6, 4))
-    plt.plot(serie_a, label='Serie A')
-    plt.plot(serie_b, label='Serie B')
-    plt.title("Evolución de las Series")
+    plt.plot(serie_a, label='Lista A')
+    plt.plot(serie_b, label='Lista B')
+    plt.title("Evolución de las lista")
     plt.xlabel("Tiempo")
     plt.ylabel("Valores")
     plt.legend()
@@ -62,7 +62,7 @@ if "serie_a" in locals() and "serie_b" in locals():
     var_portafolio = (w_a*2) * varianza_a + (w_b*2) * varianza_b + 2 * w_a * w_b * correlacion_ab * np.sqrt(varianza_a * varianza_b)
 
     st.subheader("Ponderaciones y rendimiento del portafolio")
-    st.write("Suponiendo que A y B son rendimientos de portafolios")
+    st.write("Suponiendo que las listas A y B son rendimientos de portafolios")
     st.write(f"Ponderación para A = {w_a:.2f}")
     st.write(f"Ponderación para B = {w_b:.2f}")
     st.write(f"Rendimiento esperado del portafolio = {(w_a * promedio_a + w_b * promedio_b):.2f}")