st.map_chart st.pyplot : matplotlib 的 figure st.plotly_chart: plotly 的 figure 2. 图表展示示例 2.1 Table/DataFrame示范 st.dataframe 是 Streamlit 提供的一个功能强大的组件,它允许我们以易读且美观的方式展示数据框(Dataframe)。无论是处理小型数据集还是庞大的数据表,st.dataframe 都能让数据的展示变得...
1. st.plotly_chart函数 st.plotly_chart函数专门用于在Steamlit应用中显示 Plotly 绘制的图形。 这个函数能够直接将Plotly Figure对象或者Poltly支持的数据对象直接渲染到页面的指定位置上。 st.plotly_chart的参数不多,与st.pyplot比,多了一些交互用的参数: 名称类型说明 figure_or_data Figure或Data对象 theme ...
显示交互式 Plotly 图表。 Plotly 是 Python 的图表库。该函数的参数紧跟 Plotly 的plot()函数的参数。您可以在https://plot.ly/python找到更多关于 Plotly 的信息。 要在Streamlit 中显示 Plotly 图表,请在调用 Plotly 的py.plot或py.iplot的任何地方调用st.plotly_chart。 函数签名 st.plotly_chart(figure_or_...
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,...
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.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) ...
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Streamlit的st.write()函数来输出文本、表格、图像等内容,以向用户提供更多的反馈信息。
下面我们就开始可视化的部分,分别有直方图、饼图以及折线图,使用的是“plotly_express”当中的对应的方法,代码如下 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 state_total=get_total_dataframe(df)ifvisualization=="Bar Chart":state_total_graph=px.bar(state_total,x='Status',y='Number of cases',...
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...
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 ...