Update app.py

app.py

@@ -108,55 +108,55 @@ if st.button("▶️ Запустить симуляцию"):
     # Плейсхолдер для графика
     plot_placeholder = st.empty()
 
+    
     # Симуляция изменения последовательности
-    for step in range(steps):
-        if step != 0:
-            # Мутация последовательности на каждом шаге
-            seq = bio_mutate(seq)
-        # Профиль торсионных углов для последовательности
-        torsion_profile = np.array([ANGLE_MAP.get(nt, 0.0) for nt in seq])
-        # Поиск локальных минимумов
-        runs = find_local_min_runs(torsion_profile, min_run, max_run)
-        # Сохранение статистик
-        stat_bist_counts.append(len(runs))
-        ent = compute_entropy(torsion_profile)
-        stat_entropy.append(ent)
-        acorr = compute_autocorr(torsion_profile)
+for step in range(steps):
+    if step != 0:
+        seq = bio_mutate(seq)
+    torsion_profile = np.array([ANGLE_MAP.get(nt, 0.0) for nt in seq])
+    runs = find_local_min_runs(torsion_profile, min_run, max_run)
+    stat_bist_counts.append(len(runs))
+    ent = compute_entropy(torsion_profile)
+    stat_entropy.append(ent)
+    acorr = compute_autocorr(torsion_profile)
 
-        # Визуализация результатов
-        fig, axs = plt.subplots(3, 1, figsize=(10, 8))
-        plt.subplots_adjust(hspace=0.45)
-        lags_shown = 6
+    fig, axs = plt.subplots(3, 1, figsize=(10, 8))
+    plt.subplots_adjust(hspace=0.45)
 
-        axs[0].cla()  # Очищаем предыдущий график
-        axs[1].cla()  # Очищаем предыдущий график
-        axs[2].cla()  # Очищаем предыдущий график
+    # Очищаем графики
+    axs[0].cla()
+    axs[1].cla()
+    axs[2].cla()
 
-        # График торсионного угла
-        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()
+    # График торсионного угла
+    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()
 
-        # График динамики числа 'биомашин'
-        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'")
+    # График динамики числа 'биомашин'
+    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'")
 
-        # График автокорреляции
-        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)
+    # График автокорреляции
+    axs[2].bar(np.arange(6), acorr[:6], 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)
 
-        # Отображаем график в Streamlit
-        plot_placeholder.pyplot(fig)
-        time.sleep(0.5)
+    # Отображаем график в Streamlit
+    plot_placeholder.pyplot(fig)
+    
+    # Закрытие графика после отображения
+    plt.close(fig)
+    
+    time.sleep(0.5)