然后,我们使用line_chart函数绘制了一个折线图,并通过设置x_axis_label和y_axis_label参数来添加了x轴和y轴的标签。 streamlit的line_chart函数还有其他可选参数,可以用于自定义图表的外观和行为。 总结起来,streamlit是一个用于构建数据应用程序的Python库,通过使用line_chart函数并传递相应的参数,可以为折线图添加...
st.line_chart(chart_data) (2)area_chart 绘制面积图: st.subheader("2,面积图") chart_data = pd.DataFrame( np.random.randn(20, 3), columns = ['a', 'b', 'c']) st.area_chart(chart_data) (3)柱形图 绘制柱状图: st.subheader("3,柱形图") chart_data = pd.DataFrame( np.random....
继续对Echarts的属性进行探索，关于如何修改Echarts的x和y轴坐标颜色的问题，继续看，主要修改代码的地方...
3), columns=["a", "b", "c"]) st.line_chart(chart_data) # 显示地理位置数据 map_data ...
st.title('Line_Chart,Bar_chart,Area_chart') df_dbh_grouped=pd.DataFrame(df.groupby(['flipper_length_mm']).count()['bill_length_mm'],) df_dbh_grouped.columns=["flipper and bill length"] # To draw line chart st.subheader('Line_Chart') ...
"" ) progress_bar = st.sidebar.progress(0) status_text = st.sidebar.empty() last_rows = np.random.randn(1, 1) chart = st.line_chart(last_rows) for i in range(1, 101): new_rows = last_rows[-1, :] + np.random.randn(5, 1).cumsum(axis=0) status_text.text("完成%i%%" ...
import streamlit as stimport numpy as nptab1, tab2 = st.tabs(["📈 图表", "🗃 数据"])data = np.random.randn(10, 1)tab1.subheader("一个带有图表的选项卡")tab1.line_chart(data)tab2.subheader("一个带有数据的选项卡")tab2.write(data) ...
last_rows=np.random.randn(2,2)# 初始化 一个点chart=st.line_chart(last_rows)print(last_rows)foriinrange(1,101):new_rows=last_rows[-1,:]+np.random.randn(5,2).cumsum(axis=0)# 在上一点chart.add_rows(new_rows)last_rows=new_rows ...
st.line_chart:折线图 st.area_chart:面积图 st.bar_chart:柱状图 st.map:地图 下面一一展示 折线图 chart_data = pd.DataFrame( np.random.randn(20, 3), columns=['a', 'b', 'c']) st.line_chart(chart_data) PythonCopy 面积图 chart_data = pd.DataFrame( np.random.randn(20, 3), columns...
streamlit 自带绘图:st.line_chart()、bar_chart()等 matplotlib 或 seaborn:st.pyplot() altair:st.altair_chart() vega:st.vega_lite_chart() plotly:st.plotly_chart() bokeh:st.bokeh_chart() streamlit 自带绘图 st.line_chart()和st.bar_chart() ...