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@@ -86,14 +86,27 @@ if st.button("Analyser") :
 
     # représenter les résultats sous forme d'histogramme
     #taille de la figure
-    fig, ax = plt.subplots(figsize=(4, 2))
-    ax.bar(df_result["Etiquette"], df_result["Probabilité"])
-    ax.set_xticklabels(["A", "B", "C","D"])
+    # fig, ax = plt.subplots(figsize=(4, 2))
+    # ax.bar(df_result["Etiquette"], df_result["Probabilité"])
+    # ax.set_xticklabels(["A", "B", "C","D"])
+    # ax.set_ylabel("Probabilité")
+    # ax.set_title("Probabilité de chaque étiquette")
+    # ax.legend(["Probabilité"])
+    # st.pyplot(fig)
+    fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4))
+    bars = ax.bar(df_result["Etiquette"], df_result["Probabilité"])
+    
+    # Ajouter des annotations de texte pour chaque barre
+    for bar in bars:
+        yval = bar.get_height()
+        ax.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2, yval, round(yval, 2), ha='center', va='bottom')
+    
+    ax.set_xlabel("Etiquette")
     ax.set_ylabel("Probabilité")
     ax.set_title("Probabilité de chaque étiquette")
-    ax.legend(["Probabilité"])
-    st.pyplot(fig)
-
+    
+    # Afficher la légende
+    ax.legend(['Probabilité'], loc='upper right')
 
 #traitement ded données:train_test_split
 st.header("Decoupage de notre dataset")