# Create distplot with custom bin_size fig = ff.create_distplot( hist_data, group_labels, bin_size=[.1, .25, .5]) # Plot! st.plotly_chart(fig, use_container_width=True) 假如用矩形框选择包含两个点的返回值: {"selection": { "points":[{"curve_number":0,"point_number":117,"point...
您可以使用这些库来创建更加高级和定制化的可视化效果。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importplotly.expressaspx # 使用Plotly Express创建交互式散点图 fig=px.scatter(df,x='Feature1',y='Feature2',color='Label',size='Size')st.plotly_chart(fig) 3. 增强用户反馈 您可以使用...
import streamlit as st import plotly.express as px import numpy as np # 生成随机数据 df = px.data.tips() # 使用Plotly绘制散点图 fig = px.scatter(df, x="total_bill", y="tip", color="day", size="size", hover_name="sex") #在Streamlit应用中展示散点图 st.plotly_chart(fig) 4...
st.plotly_chart(fig) 3. 实现双坐标图表实践 数据表通过Pandas直接读取(csv)数据为DataFrame,使用Streamlit的st.table直接显示数据表,使用plotly.graph_objects绘图。 @st.cache def load_data(): df = pd.read_csv('STAT202112.csv', encoding='gbk') df['年月'] = df['年月'].astype("str") return ...
(200)-2x2=np.random.randn(200)x3=np.random.randn(200)+2# 将数据分组在一起hist_data=[x1,x2,x3]group_labels=['Group 1','Group 2','Group 3']# 使用自定义 bin_size 创建 distplotfig=ff.create_distplot(hist_data,group_labels,bin_size=[.1,.25,.5])# 绘制图表st.plotly_chart(fig,...
使用plotly_chart可以轻松创建表格 构建表格 我们还可以通过显示Dataframe来展示过滤后数据集的所有数据,也就是显示详情数据。 #a dividing line st.divider() #showing the dataframe st.dataframe(df_selection,hide_index=True,column_config={ # we can also config the formatting of a given column ...
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) 使用plotly_chart可以轻松创建表格 构建表格 我们还可以通过显示Dataframe来展示过滤...
# 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)), ...
Streamlit与许多其他常用的Python库兼容,如Plotly、Altair、Bokeh等。您可以使用这些库来创建更加高级和定制化的可视化效果。 importplotly.expressaspx# 使用Plotly Express创建交互式散点图fig=px.scatter(df,x='Feature1',y='Feature2',color='Label',size='Size')st.plotly_chart(fig) ...
hist_data, group_labels, bin_size=[.1,.25,.5])# Plot!st.plotly_chart(fig, use_container_width=True) 注:本文由純淨天空篩選整理自streamlit.io大神的英文原創作品st.plotly_chart。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。