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 ...
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_container_width=True)功能: 绘制折线图。参数:data (DataFrame/Series): 数据。width (int): 图表...
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...
streamlit是一个用于构建数据应用程序的开源Python库。它提供了一个简单易用的界面,可以快速创建交互式的数据可视化和机器学习应用。 在使用streamlit的line_chart函数时,可...
上述是 line_chart 的示例,其他图表的使用方法与之类似。 Streamlit 图表可设置的参数很少,除了数据源外,剩下只能设置图表的宽度和高度。 虽然Streamlit 原生图表少,但它可以将其他 Python 可视化库的图表展示在 Streamlit 页面上。支持的可视化库包括:matplotlib.pyplot、Altair、vega-lite、Plotly、Bokeh、PyDeck、Graphv...
line(data_frame=px.data.stocks(),x="date",y=["GOOG","AAPL","AMZN","FB"]) st.plotly_chart(fig) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 !streamlit run demo.py --server.port=8085 四,控件范例 streamlit支持非常丰富的交互式输入控件。 值得注意的是,当改变任何一个输入时,...
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,...
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,...
总收入', value=f'${total_value:,}')# 时间趋势图trend_data = df.groupby('date')['value'].sum()st.subheader('时间趋势')st.line_chart(trend_data)# 分类排行category_data = df.groupby('category')['value'].sum().sort_values(ascending=False)st.subheader('类别排行')st.bar_chart(...