Update app.py

app.py

@@ -4,6 +4,7 @@ import matplotlib.pyplot as plt
 import random
 from scipy.stats import entropy as scipy_entropy
 import time
+import seaborn as sns
 
 # --- НАСТРОЙКИ ---
 seqlen = 60
@@ -79,6 +80,69 @@ def compute_entropy(profile):
 st.title("🧬 Эволюция ДНК-подобной последовательности")
 st.markdown("Модель визуализирует мутации и анализирует структуру последовательности во времени.")
 
+# Функции для улучшения визуализации
+
+def plot_density(runs, ax, steps):
+    machine_starts = [start for start, _, _ in runs]
+    machine_ends = [end for _, end, _ in runs]
+    timeline = np.zeros(steps)
+    
+    for start, end, _ in runs:
+        timeline[start:end+1] = 1
+    
+    sns.lineplot(x=np.arange(steps), y=timeline, ax=ax, color='darkgreen')
+    ax.set_title("Плотность биомашин по шагам")
+    ax.set_xlabel("Шаг")
+    ax.set_ylabel("Плотность биомашин")
+
+def plot_heatmap(runs, ax, steps):
+    heatmap_matrix = np.zeros((steps, len(runs)))
+    
+    for idx, (start, end, _) in enumerate(runs):
+        heatmap_matrix[start:end+1, idx] = 1
+
+    sns.heatmap(heatmap_matrix, ax=ax, cmap="YlGnBu", cbar=True)
+    ax.set_title("Тепловая карта: Распределение биомашин по времени")
+    ax.set_xlabel("Номер биомашины")
+    ax.set_ylabel("Шаг")
+
+def update_visualization(step, seq, runs, torsion_profile, stat_bist_counts, acorr, steps, lags_shown, ent):
+    fig, axs = plt.subplots(5, 1, figsize=(10, 12))  
+    plt.subplots_adjust(hspace=0.45)
+
+    axs[0].cla()
+    axs[1].cla()
+    axs[2].cla()
+    axs[3].cla()
+    axs[4].cla()  
+
+    axs[0].plot(torsion_profile, color='royalblue', label="Торсионный угол")
+    for start, end, val in runs:
+        axs[0].axvspan(start, end, color="red", alpha=0.3)
+        axs[0].plot(range(start, end+1), torsion_profile[start:end+1], 'ro', markersize=5)
+    axs[0].set_ylim(-200, 200)
+    axs[0].set_xlabel("Позиция")
+    axs[0].set_ylabel("Торсионный угол (град.)")
+    axs[0].set_title(f"Шаг {step}: {seq}\nЧисло машин: {len(runs)}, энтропия: {ent:.2f}")
+    axs[0].legend()
+
+    plot_density(runs, axs[3], steps)
+    plot_heatmap(runs, axs[4], steps)
+
+    axs[1].plot(stat_bist_counts, '-o', color='crimson', markersize=4)
+    axs[1].set_xlabel("Шаг")
+    axs[1].set_ylabel("Число машин")
+    axs[1].set_ylim(0, max(10, max(stat_bist_counts)+1))
+    axs[1].set_title("Динамика: число 'биомашин'")
+
+    axs[2].bar(np.arange(lags_shown), acorr[:lags_shown], color='teal', alpha=0.7)
+    axs[2].set_xlabel("Лаг")
+    axs[2].set_ylabel("Автокорреляция")
+    axs[2].set_title("Автокорреляция углового профиля (структурность) и энтропия")
+    axs[2].text(0.70, 0.70, f"Энтропия: {ent:.2f}", transform=axs[2].transAxes)
+
+    plot_placeholder.pyplot(fig)
+
 # Кнопка запуска симуляции
 if st.button("▶️ Запустить симуляцию"):
     seq = ''.join(random.choices(bases, k=seqlen))
@@ -98,36 +162,6 @@ if st.button("▶️ Запустить симуляцию"):
         stat_entropy.append(ent)
         acorr = compute_autocorr(torsion_profile)
 
-        # Визуализация
-        fig, axs = plt.subplots(3, 1, figsize=(10, 8))
-        plt.subplots_adjust(hspace=0.45)
-        lags_shown = 6
-
-        axs[0].cla()
-        axs[1].cla()
-        axs[2].cla()
-
-        axs[0].plot(torsion_profile, color='royalblue', label="Торсионный угол")
-        for start, end, val in runs:
-            axs[0].axvspan(start, end, color="red", alpha=0.3)
-            axs[0].plot(range(start, end+1), torsion_profile[start:end+1], 'ro', markersize=5)
-        axs[0].set_ylim(-200, 200)
-        axs[0].set_xlabel("Позиция")
-        axs[0].set_ylabel("Торсионный угол (град.)")
-        axs[0].set_title(f"Шаг {step}: {seq}\nЧисло машин: {len(runs)}, энтропия: {ent:.2f}")
-        axs[0].legend()
-
-        axs[1].plot(stat_bist_counts, '-o', color='crimson', markersize=4)
-        axs[1].set_xlabel("Шаг")
-        axs[1].set_ylabel("Число машин")
-        axs[1].set_ylim(0, max(10, max(stat_bist_counts)+1))
-        axs[1].set_title("Динамика: число 'биомашин'")
-
-        axs[2].bar(np.arange(lags_shown), acorr[:lags_shown], color='teal', alpha=0.7)
-        axs[2].set_xlabel("Лаг")
-        axs[2].set_ylabel("Автокорреляция")
-        axs[2].set_title("Автокорреляция углового профиля (структурность) и энтропия")
-        axs[2].text(0.70,0.70, f"Энтропия: {ent:.2f}", transform=axs[2].transAxes)
-
-        plot_placeholder.pyplot(fig)
+        # Обновление визуализаций
+        update_visualization(step, seq, runs, torsion_profile, stat_bist_counts, acorr, steps, 6, ent)
         time.sleep(0.5)