学习目标掌握在 Streamlit 中加载和调用机器学习模型实现端到端的预测流程（输入 → 预测 → 可视化结果）构建支持图像分类/回归预测的交互式应用1. 核心组件与 API1.1 模型缓存装饰器@st.cache_resourcedefload_model():return torch.load("model.pth")功能：避免重复加载模型，提升性能注意：适用于 PyTorch/Tensor...
import { Streamlit} from"streamlit-component-lib" classMyComponentextendsReact.Component { render() { return Streamlit.setComponentValue("clicked")}> Custom Button } } 2. 综合案例:企业数据管理平台 系统架构 企业数据平台/ ├── main.py # 主程序 ├── pages/ │ ├── 1__仪表盘.py #数...
不同于一般的python脚本, 可以通过python xxx.py的方式运行,streamlit需要使用python -m streamlit run xxx.py来运行。(streamlit run之后跟的脚本,甚至可以是github仓库链接, 比如:streamlit run https://github.com/Algieba-dean/ZhuGeHorary/blob/master/ZhuGeHorary_APP.py) Streamlit会实时监测修改, 代码的改动在...
import streamlit as st import pandas as pd from io import StringIO uploaded_file = st.file_uploader("Choose a file") if uploaded_file is not None: # To read file as bytes: bytes_data = uploaded_file.getvalue() st.write(bytes_data) # To convert to a string based IO: stringio = ...
首先,确保安装了 Streamlit。 pip install streamlit 创建简单应用 import streamlit as st st.title('简单示例应用') st.write("这是一个简单的Streamlit应用") 这个简单示例展示了如何使用 Streamlit 创建一个包含标题和文本的基本应用。 添加交互组件
Streamlit是一个用于创建数据驱动、交互式网页应用的Python库。它的设计目标是简化用户创建和共享数据应用的流程,无论是数据科学、机器学习原型、数据可视化,还是简单的网络应用程序。 主要特点 简单易用:Streamlit致力于简化开发流程,让用户能够使用少量的Python代码快速搭建交互式网页应用。
将代码上传到Github,并将其设为公共仓库 用github账户登录streamlit share 点击右上角的Create app 点击Deploy a public app from GitHub中的Deploy now 正确填入仓库信息, 脚本文件名, 自己配置一个可用的url 点击Deploy 然后经过等待,你的app就上线啦 结束 欢迎在...
import streamlit as stimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 设置页面标题st.title('简单的数据应用')# 上传CSV文件uploaded_file = st.file_uploader('上传一个CSV文件:', type=['csv'])if uploaded_file isnotNone:# 读取CSV文件 df = pd.read_csv(uploaded_file)# 显示数据 st....
Streamlit 提供的输入组件都是基本的,都是我们在网站、移动APP上经常看到的。包括: button:按钮 download_button:文件下载 file_uploader:文件上传 checkbox:复选框 radio:单选框 selectbox:下拉单选框 multiselect:下拉多选框 slider:滑动条 select_slider:选择条 ...
本文旨在快速上手python的streamlit[1]库,包括安装,输入数据,绘制图表,基础控件,进度条,免费部署。 Streamlit,更快地帮你建构和分享数据应用! streamlit官网如是说, 在数据处理,数据展示,机器学习原型,AI…