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 ...
importplotly.graph_objectsasgofromplotly.subplotsimportmake_subplotssubtitles=[None]foriindf.TENURE.unique():subtitles.append(f"Tenure {i} - ({len(df[df.TENURE == i])})")fig=make_subplots(rows=7,cols=8,subplot_titles=[subtitles],horizontal_spacing=0.02,vertical_spacing=0.03,specs=[[{'rowsp...
x='Status',y='Number of cases',labels={"Number of cases":"Number of cases in %s"%(status_select)},color="Status")st.plotly_chart(state_total_graph)elif visualization=="Pie Chart":ifstatus_select=="confirmed_cases":st.title("Total Confirmed Cases ")fig=px.pie(df.iloc...
data=pd.DataFrame(np.random.randn(20,3),columns=['line1','line2','line3'])st.title("matplotlib")st.subheader("histogram")fig_mp,ax_mpl=plt.subplots()ax_mp=plt.hist(data)plt.xlabel("x")plt.ylabel("y")st.pyplot(fig_mp) 前端输出结果: 1.3.5 Plotly 代码语言:javascript 代码运行次数...
event = st.plotly_chart(fig, key="iris", on_select="rerun") event 1.3. on_select=callable on_select=callable的效果on_select=rerun差不多,也能对数据点选择并得到选择的数据点。 不同之处在于,可以在选择数据点之后,调用callable函数进行额外的处理。 def handle_selection(): from datetime import ...
3. 数据可视化 import plotly.express as px # 创建示例数据 df = pd.DataFrame( np.random.randn(50, 3), columns=['a', 'b', 'c'] ) # 基础图表 st.line_chart(df) st.area_chart(df) st.bar_chart(df) # Plotly图表 fig = px.scatter(df, x='a', y='b', size='c') st.plotly_...
使用st.plotly_chart函数来显示饼状图。 python st.plotly_chart(fig) 使用pyecharts绘制饼状图 导入必要的库: python from streamlit_echarts import st_pyecharts from pyecharts.charts import Pie from pyecharts import options as opts 准备数据: 确定饼状图的各个部分和对应数值。例如: python cate ...
st.plotly_chart(fig) tab1, tab2 = st.tabs(["数据","图形"])withtab1: tab_data()withtab2: tab_plotly_graph() 代码中封装的一些读取数据,显示图表的函数,比较冗长,这里没有贴出来。 本文的重点其实是通过Streamlit来构造一个简单的K线查看页面,展示Streamlit强大的前端界面功能。
除了内置图表外,Streamlit还支持兼容其他可视化图形库,如Matplotlib、Seaborn、Plotly等。这意味着你可以使用这些图形库生成图表,并将其显示在Streamlit应用中。 要在Streamlit中显示其他图形库的图表,你需要先生成对应的图形对象(如Matplotlib的Figure对象),然后将其传递给Streamlit的对应函数(如st.pyplot())。下面是一个使...
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。 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',...