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@@ -170,53 +170,34 @@ def display_student_progress(username, lang_code='es'):
 
     st.title(f"Progreso de {username}")
 
-    if student_data['entries_count'] > 0:
-        st.success(f"Datos obtenidos exitosamente para {username}")
-        
-        # Mostrar estadísticas generales
-        st.header("Estadísticas Generales")
-        st.metric("Total de entradas", student_data['entries_count'])
-        
-        # Treemap para el conteo de palabras por categoría
-        if student_data['word_count']:
+    if student_data['word_count']:
             st.subheader("Total de palabras por categoria gramatical")
             
             df = pd.DataFrame(list(student_data['word_count'].items()), columns=['category', 'count'])
             df['label'] = df.apply(lambda x: f"{POS_TRANSLATIONS[lang_code].get(x['category'], x['category'])}\n({x['count']})", axis=1)
             
-            print("student_data['word_count']:", student_data['word_count'])
-            print("df:", df)
-            
-            fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6), dpi=30)
+            fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6), dpi=100)  # Tamaño reducido
             colors = [POS_COLORS.get(cat, '#CCCCCC') for cat in df['category']]
-            print("colors:", colors)
-            print("labels:", df['label'].tolist())
             
-            # Generar el treemap
             squarify.plot(sizes=df['count'], label=df['label'], color=colors, alpha=0.8, ax=ax)
-
-            # Después de crear la figura
-            buf = io.BytesIO()
-            fig.savefig(buf, format='png')
-            buf.seek(0)
-            st.image(buf, use_column_width=True)
             
-            # Ajustar las etiquetas
             for text in ax.texts:
                 text.set_visible(False)
             
-            # Añadir etiquetas manualmente
             norm = plt.Normalize(df['count'].min(), df['count'].max())
             for rect, label in zip(ax.patches, df['label']):
                 x = rect.get_x() + rect.get_width()/2
                 y = rect.get_y() + rect.get_height()/2
                 size = norm(rect.get_height() * rect.get_width())
-                ax.text(x, y, label, ha='center', va='center', fontsize=8+size*10)
+                ax.text(x, y, label, ha='center', va='center', fontsize=6+size*8)  # Tamaño de fuente reducido
             
             plt.title('Treemap del total de palabras por categoria gramátical')
             plt.axis('off')
-            print(fig)
-            st.pyplot(fig)
+            
+            buf = io.BytesIO()
+            fig.savefig(buf, format='png')
+            buf.seek(0)
+            st.image(buf, use_column_width=True)
         else:
             st.info("No hay datos de conteo de palabras disponibles.")