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...
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...
st.scatter_chart( chart_data, x='x', y='data', color='color', size='size', ) 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("2,箱形图") i...
group_labels = ['Group 1','Group 2','Group 3']# Create distplot with custom bin_sizefig = ff.create_distplot( 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_c...
(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,...
streamlit.plotly_chart(figure_or_data, width=0, height=0, sharing='streamlit', **kwargs) 参数:figure_or_data :plotly图表数据或matplotlib绘图面板。如果是 matplotlib绘图面板,会将其转化为Plotly绘图面板然后再显示 width:图表宽度,单位为像素,或者设置为0,表示使用全部宽度 height:图表高度,单位为像素,...
# 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)), ...
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...
Streamlit + Plotly = 超酷炫的交互式图表!import streamlit as st import plotly.express as px import pandas as pd import numpy as np st.title(“交互式图表示例”)# 生成示例数据df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 2) / [50, 50] + [37.76, -122.4], columns=['lat', 'lon'])# 创建...