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 ...
st.plotly_chart(fig, use_container_width=True) bokeh_chart函数 st.bokeh_chart将显示Bokeh内容,支持交互式信息展示,支持放大和缩小。 import streamlit as st from bokeh.plotting import figure x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [6, 7, 2, 4, 5] p = figure( title='simple line example', x_a...
st.plotly_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.plotly_chart 函数还支持其他参数,可以进一步定制图表的外观和行为 st.plotly_chart(fig, theme="streamlit", use_container_width=True) theme:设置图表的主题。可以设置为 “streamlit”(使用 Strea...
st.line_chart(list(zip(x, y))) 与Matplotlib、Plotly等集成 # Matplotlib fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y) st.pyplot(fig) # Plotly import plotly.express as px fig =px.scatter(x=x, y=y, title="Scatter Plot") st.plotly_chart(fig) 高级主题 自定义主题与样式 # 创建一个自定...
st.plotly_chart st.pydeck_chart st.graphviz_chart 对于这部分,熟悉的同学自行尝试了,这里不再演示。 #4. 用户操作支持 前面streamlit 都只是展示文本和数据,如果仅是如此,那 streamlit 也就 just so so 对于那些不会前端,并且平时有需要写一些简单的页面的人说,能写一些交互界面才是硬需求。
altair_chart使用Altair库显示图表。 plotly_chart显示交互式Plotly图表。 pydeck_chart使用PyDeck库绘制图表。 vega_lite_chart使用Vega-Lite库显示图表 pyplot显示一个matplotlib,pyplot图。 line_chart显示折线图。 area_chart显示面积图。 bar_chart显示条形图。
st.altair_chart st.vega_lite_chart st.plotly_chart st.pydeck_chart st.graphviz_chart 对于这部分,熟悉的同学自行尝试了,这里不再演示。 # 4. 用户操作支持 前面streamlit 都只是展示文本和数据,如果仅是如此,那 streamlit 也就 just so so 对于那些不会前端,并且平时有需要写一些简单的页面的人说,能写一...
st.line_chart(df) 在上面的代码中,我们首先导入了streamlit和pandas库,并创建了一个包含两列数据的DataFrame。然后,我们使用st.line_chart()函数将DataFrame传递给Streamlit,即可绘制出线形图。 面积图 面积图用于展示数据随时间或其他连续变量的累积变化趋势。在Streamlit中,可以使用st.area_chart()函数绘制面积图。
st.altair_chart st.vega_lite_chart st.plotly_chart st.pydeck_chart st.graphviz_chart 对于这部分,熟悉的同学自行尝试了,这里不再演示。 4. 用户操作支持 前面streamlit 都只是展示文本和数据,如果仅是如此,那 streamlit 也就 just so so 对于那些不会前端,并且平时有需要写一些简单的页面的人说,能写一些交...
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 ...