ifst.button("Click Me"):st.write("Button clicked!")name=st.text_input("Enter your name")age=st.number_input("Enter your age",min_value=0,max_value=100)level=st.slider("Select your experience level",0,10) 数据展示组件 表格:使用st.table()展示表格。 数据框:使用st.dataframe()展示数据...
dataframe 和 table 组件可以展示表格。 importstreamlitasstimportpandasaspdimportnumpyasnp df = pd.DataFrame( np.random.randn(50,5), columns=('col %d'% iforiinrange(5)))# 交互式表格st.dataframe(df)# 静态表格st.table(df) dateframe 和 table 的区别是,前者可以在表格上做交互(如:排序),后者只...
st.cache_data当您使用返回可序列化数据对象的函数时使用(例如 str、int、float、DataFrame、dict、list)。它会在每次函数调用时创建数据的新副本,从而确保其不会受到突变和竞争条件的影响。在大多数情况下,的行为st.cache_data就是您想要的——因此,如果您不确定,请先st.cache_data查看它是否有效! st.cache_reso...
值得注意的是,更改option会改变输出结果,而更改add只是提供了一个参数。 import streamlit as stimport pandas as pdimport timedef expensive_process(option, add):with st.spinner('Processing...'):time.sleep(5)df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C':[7, 8, 9]})...
缓存数据处理结果(适合DataFrame等可变数据) cache_resource: 缓存不可变资源(数据库连接、模型等) 参数 ttl: 缓存有效期(秒) show_spinner: 显示加载指示器 1.2 主题定制 创建.streamlit/config.toml: [theme] base = "dark" primaryColor = "#FF4B4B" ...
import streamlit as st import pandas as pd uploaded_file = st.file_uploader("选择 CSV 文件:") if uploaded_file is not None: dataframe = pd.read_csv(uploaded_file) st.write(dataframe) 2. 下载 st.download_button Streamlit中一般使用st.download_button来实现文件下载功能。 当用户点击下载按钮时...
importstreamlitasstimportpandasaspdimporttimedefexpensive_process(option,add):withst.spinner('Processing...'):time.sleep(5)df=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]})+addreturn(df,add) 1. 2. 3. 4. 5.
st.write 也是一个输出组件,可以输出字符串、DataFrame、普通对象等各种类型数据。 其他组件的使用与之类似,组件效果图如下: 5.多媒体组件 Streamlit 定义了 image、audio 和 video 用于展示图片、音频和视频。 可以展示本地多媒体,也通过 url 展示网络多媒体。
altair_chart(chart, key="alt_chart", on_select="rerun") event 这段代码使用了Streamlit和Altair库来创建一个交互式数据可视化界面。首先,代码导入了所需的库:streamlit、pandas、numpy和altair。 接下来,代码检查了会话状态中是否存在名为"data"的数据。如果不存在,就创建一个包含20行3列随机数的DataFrame,并...
DataFrame( np.random.randn(10, 2), columns=['x', 'y'])st.area_chart(df) Powered By st.altair_chart(): Mit dieser Funktion kannst du ein Altair-Diagramm anzeigen. import streamlit as stimport numpy as npimport pandas as pdimport altair as altdf = pd.DataFrame( np.random.randn...