2.3plotly_chart 依托Plotly 自定义绘图,Plotly 是一个强大而受欢迎的 Python 库,用于创建交互式图表和可视化。 st.header("四,plotly图表") st.subheader("1,折线图") fig = px.line(data_frame=px.data.stocks(),x="date",y=["GOOG","AAPL","AMZN","FB"]) st.plotly_chart(fig) st.subheader ...
下面我们就开始可视化的部分,分别有直方图、饼图以及折线图,使用的是“plotly_express”当中的对应的方法,代码如下 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 state_total=get_total_dataframe(df)ifvisualization=="Bar Chart":state_total_graph=px.bar(state_total,x='Status',y='Number of cases',...
学习目标掌握 Streamlit 的数据可视化组件，如 st.line_chart、st.bar_chart、st.pyplot 和 st.map。学习如何使用 Matplotlib、Seaborn 和 Plotly 进行数据可视化。通过一个综合实用案例（数据可视化仪表盘）巩固所学知识。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...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importstreamlitasstimportnumpyasnpimportpandasaspd data=pd.DataFrame(np.random.randn(20,3),columns=['line1','line2','line3'])importplotly.expressaspx st.title("plotly")st.subheader("histogram")fig=px.histogram(data)st.plotly_chart(fig) 前端...
plotly_chart函数 st.plotly_chart将显示Plotly内容,支持交互式信息展示,支持放大和缩小。 import streamlit as st import numpy as np import plotly.figure_factory as ff # Add histogram data x1 = np.random.randn(200) - 2 x2 = np.random.randn(200) x3 = np.random.randn(200) + 2 # Group dat...
在Streamlit中,可以使用st.bar_chart()函数绘制柱状图。同样地,只需要将st.line_chart()替换为st.bar_chart()即可。 地图 地图用于展示地理空间数据的分布情况。在Streamlit中,可以使用st.map()函数绘制地图。需要注意的是,为了绘制地图,你需要提供经纬度数据和相应的数据值。 兼容其他可视化图形库 除了内置图表外,...
st.bar_chart st.area_chart st.scatter_chart st.pyplot st.plotly_chart streamlit_echarts插件 参考资料 st.dataframe 数据展示 支持(pandas.DataFrame, pandas.Series, pandas.Styler, pandas.Index, pyarrow.Table, numpy.ndarray, pyspark.sql.DataFrame, snowflake.snowpark.dataframe.DataFrame, snowflake.snow...
import streamlit as st import numpy as np import pandas as pd data = pd.DataFrame(np.random.randn(20,3), columns=['line1', 'line2', 'line3']) import plotly.express as px st.title("plotly") st.subheader("histogram") fig = px.histogram(data) st.plotly_chart(fig) 前端输出结果:...
st.bar_chart(data)```运行上述代码后，你将看到一张随机生成的数据表格，以及一张对应的柱状图。是不是觉得数据可视化也变得简单而直观了呢？【 CSV文件处理 】若你的应用场景涉及用户上传文件，如Excel、CSV等格式，Streamlit同样提供了便捷的组件来支持这一功能。以下是一个简单的示例，展示了如何使用Streamlit上传...
fig_count_location_type = px.bar(df_1,x="Work Location",y="count",color="Location Type",title="Role by Location and Type - Plotly") #displaying the chart on the dashboard st.plotly_chart(fig_count_location_type, use_container_width=True) ...