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@@ -106,13 +106,15 @@ def analyze_news_political_viewpoint(query):
106
 
107
  return results, sentiment_counts
108
 
109
- # 성향 분포 시각화
110
  def visualize_sentiment_distribution(sentiment_counts):
111
  fig, ax = plt.subplots()
112
  labels = list(sentiment_counts.keys())
113
  sizes = list(sentiment_counts.values())
114
- ax.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90, colors=["blue", "red", "gray"])
115
- ax.axis("equal")
 
 
116
  st.pyplot(fig)
117
 
118
  # Streamlit 애플리케이션
@@ -132,7 +134,7 @@ if st.button("🔍 분석 시작"):
132
  if analysis_results:
133
  st.success("뉴스 분석이 완료되었습니다.")
134
 
135
- # 성향 분포 시각화
136
  st.subheader("📊 성향 분포 시각화")
137
  visualize_sentiment_distribution(sentiment_counts)
138
 
@@ -147,4 +149,3 @@ if st.button("🔍 분석 시작"):
147
  st.write("---")
148
  else:
149
  st.error("분석된 뉴스 데이터가 없습니다.")
150
-
 
106
 
107
  return results, sentiment_counts
108
 
109
+ # 성향 분포 시각화 (막대 그래프)
110
  def visualize_sentiment_distribution(sentiment_counts):
111
  fig, ax = plt.subplots()
112
  labels = list(sentiment_counts.keys())
113
  sizes = list(sentiment_counts.values())
114
+ ax.bar(labels, sizes, color=["blue", "red", "gray"])
115
+ ax.set_xlabel('성향')
116
+ ax.set_ylabel('건수')
117
+ ax.set_title('뉴스 성향 분포')
118
  st.pyplot(fig)
119
 
120
  # Streamlit 애플리케이션
 
134
  if analysis_results:
135
  st.success("뉴스 분석이 완료되었습니다.")
136
 
137
+ # 성향 분포 시각화 (막대 그래프)
138
  st.subheader("📊 성향 분포 시각화")
139
  visualize_sentiment_distribution(sentiment_counts)
140
 
 
149
  st.write("---")
150
  else:
151
  st.error("분석된 뉴스 데이터가 없습니다.")