使用pip安装Streamlit:pip install streamlit 创建一个新的Python文件并导入Streamlit:import streamlit as st 使用Streamlit的API定义您的应用程序,其中包括用于创建小部件,显示数据和处理用户输入的函数。 使用命令streamlit run <filename.py>运行您的应用程序。 以下是一个简单的Streamlit应用程序示例,显示滑块小部件和绘...
创建Streamlit应用程序 st.title("图像分类器") uploadedfile = st.fileuploader("上传一张图片", type=["jpg", "jpeg", "png"]) if uploadedfile is not None: # 加载图像 image = Image.open(uploadedfile) # 调整图像大小 image = image.resize((224, 224)) # 转换为NumPy数组 imagearray = np.a...
image=Image.open(uploaded_file)# 调整图像大小 image=image.resize((224,224))# 转换为NumPy数组 image_array=np.array(image)# 扩展维度 image_array=np.expand_dims(image_array,axis=0)# 预测图像类别 predictions=model.predict(image_array)# 获取最高概率的类别 predicted_class=np.argmax(predictions[0...
type=["jpg","jpeg","png"])ifuploaded_fileisnotNone:# 加载图像image = Image.open(uploaded_file)# 调整图像大小image = image.resize((224,224))# 转换为NumPy
file_uploader("上传一个文件", type=["csv", "txt"]) if uploaded_file: df = pd.read_csv(uploaded_file) st.write("文件内容:", df) st.download_button("下载处理后的文件", df.to_csv(index=False), file_name="processed.csv") 3. 应用场景 Streamlit 的应用场景非常广泛: 数据分析报告: ...
st.title(“文件上传器”)uploaded_file = st.file_uploader(“选择一个CSV文件”, type=“csv”)if uploaded_file is not None: data = pd.read_csv(uploaded_file) st.write(“数据预览:”) st.write(data.head()) st.write(“数据统计:”) st.write(data.describe()) ...
(query) st.info(f"Answer: {answer}") # Streamlit components for PDF ingestion and querying if uploaded_file is not None: ingest_pdf(uploaded_file) user_query = st.text_input("Enter your question:") if st.button("Ask"): answer_query(user_query) if st.button("Clear PDF Data"): ...
streamlit.file_uploader(label, type=None, accept_multiple_files=False, key=None) 演示了单个文件 + 多个文件载入的情况 代码语言:javascript 复制 # 单文件载入 uploaded_file=st.file_uploader("Choose a file... csv")ifuploaded_file is not None:# To read fileasbytes:bytes_data=uploaded_file.read...
# 多文件载入 uploaded_files = st.file_uploader("设置背景乐", type=['mp3', 'mp4'], accept_multiple_files=True) for uploaded_file in uploaded_files: bytes_data = uploaded_file.read() # https://github.com/streamlit/streamlit/issues/904 # st.write("文件属性:", uploaded_f...
前期准备因为我们这次需要用到streamlit、streamlit-aggrid以及plotly模块，先通过pip命令将这些模块下载下来，其中streamlit-aggrid主要是将数据表能够呈现在页面上pip install streamlit-aggridpip install plotly页面的结构整体页面的结构是左边有一个工具栏，包含了该网页的一些简短介绍、以及一个希望使用者评分和反馈的...