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,可以为折线图添加标签到x轴和y轴。 相关搜索: 如何使用Matplotlib添加轴标签(x和y)和旋转y轴编号 ...
col1.subheader("A wide column with a chart") col1.line_chart(data) col2.subheader("A narrow column with the data") col2.write(data) 通过多次使用同规格的cokumns对象,制作网格: import streamlit as st #设置行列 row1 = st.columns(3) row2 = st.columns(3) #遍历行列,并设置每一个容器...
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....
为streamlit line_chart添加标签x轴和y轴 streamlit是一个用于构建数据应用程序的开源Python库。它提供了一个简单易用的界面,可以快速创建交互式的数据可视化和机器学习应用。 在使用streamlit的line_chart函数时,可以通过传递参数来添加标签到x轴和y轴。具体的参数如下: x:一个包含x轴标签的列表或数组。这些标签将...
1. Streamlit 数据可视化组件1.1 内置图表组件st.line_chart(data, width=0, height=0, use_container_width=True)功能: 绘制折线图。参数:data (DataFrame/Series): 数据。width (int): 图表宽度（可选）。height (int): 图表高度（可选）。use_container_width (bool): 是否使用容器宽度（默认 True）。...
# 显示折线图st.line_chart(df) 3.4. 动态改变数据范围 接下来,添加Streamlit的控件,让我们可以动态的改变表格和折线图中的数据范围。 date_range = st.slider("日期范围", min_value=datetime(2024,10,1), max_value=datetime(2024,10,20), value=(datetime(2024,10,1), datetime(2024,10,20)), ...
line_chart：线状图，用于展示数据随时间的变化趋势。area_chart：面积图，与线状图类似，但下方区域被填充，适合用于强调数据总量和变化趋势。bar_chart：柱状图，用于展示各类别的数据对比。map：地图展示，用于在地图上呈现地理位置相关的数据。scatter_chart：散点图，用于展示两个变量之间的关系。第三方...
st.line_chart(chart_data)几行代码就画出了一个动态的折线图,还可以放大缩小、平移,是不是很酷?除了折线图,Streamlit还支持柱状图、面积图、散点图、地图等等,一应俱全!布局与样式 Streamlit还提供了一些布局组件,可以让你随心所欲地摆弄应用的布局,比如并排放置两个组件:import streamlit as st left_column, ...
st.line_chart(data, width=0, height=0, use_container_width=True)功能: 绘制折线图。参数:data (DataFrame/Series): 数据。width (int): 图表宽度（可选）。height (int): 图表高度（可选）。use_container_width (bool): 是否使用容器宽度（默认 True）。示例:st.line_chart(pd.DataFrame({"A": [1...
两列数据,'第一列'是通过np.random.randn(10)生成的 10 个服从标准正态分布的随机数;13'第二列'是通过np.random.rand(10)生成的 10 个在 [0,1) 区间均匀分布的随机数14'''1516#在Streamlit应用中展示数据框17st.write("这是一个数据框的示例:")18st.write(df)1920#创建一个折线图21st.line_chart(...