Python-Streamlit库再学习：st.slider和数据可视作图 _Python-Streamlit库再学习

1 说明：
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1.1 是一个开源Python库，可轻松构建用于机器学习的漂亮应用程序。

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1.2 我的第一篇文章，对其介绍、安装、初步相关使用做了详细的介绍：
《Streamlit是python的一个机器学习、数据科学、应用开发框架》
1.3 纠正末尾gif的st.slider图：是下面的。

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2 数据可视化作图：
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2.1 Streamlit当前支持许多用于绘图的库，其中就有Plotly, Bokeh, Matplotlib, Altair和Vega图表。
2.2 plotly法：
2.2.1 代码：

import streamlit as stst.title("数据可视化作图")st.header("折线图")#导入plotly并作图import plotly.graph_objs as gotrace0 = go.Scatter(x=[1, 2, 3, 4], y=[10, 15, 13, 17])trace1 = go.Scatter(x=[1, 2, 3, 4], y=[16, 5, 11, 9])data = https://www.isolves.com/it/cxkf/bk/2020-06-21/[trace0, trace1]#写入数据并显示图st.write(data) #用st.write

2.2.2 效果图：

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2.2.3 代码：3D

import streamlit as stimport plotly.graph_objs as goimport numpy as np#显示标题st.header("3D plot")#随机生成散点坐标轴x, y, z = np.random.multivariate_normal(np.array([0, 0, 0]), np.eye(3), 400).transpose()trace1 = go.Scatter3d(x=x,y=y,z=z,mode="markers",marker=dict(size=12,color=z,# set color to an array/list of desired valuescolorscale="Viridis",# choose a colorscaleopacity=0.8,),)data = https://www.isolves.com/it/cxkf/bk/2020-06-21/[trace1]layout = go.Layout(margin=dict(l=0, r=0, b=0, t=0))fig = go.Figure(data=data, layout=layout)st.write(fig)#streamlit run 6-plotly-3D.py

2.2.4 操作效果图：

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2.3 matplotlib法
【Python-Streamlit库再学习：st.slider和数据可视作图】2.3.1 代码：

import streamlit as stst.title("数据可视化作图")st.header("matplotlib-Scatter")import matplotlib.pyplot as pltf = plt.figure()#附加学习Python的列表及列表推导式x=[x for x in range(9)]x1=x[1:]#x1=[1,2,3,4,5,6,7,8]#等于上面2个y=[3,6,2,7,4,8,5,3]plt.scatter(x1,y)#st.plotly_chart(f)#老版matplotlib的格式st.write(f)#新版matplotlib

2.3.2 操作和效果图：

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2.4 altair法
2.4.1 代码：

import streamlit as stimport altair as alt from vega_datasets import datasource = data.cars()#设置刷子 ， 交互性brush = alt.selection(type='interval')points = alt.Chart().mark_point().encode(x='Horsepower:Q', y='Miles_per_Gallon:Q',color=alt.condition(brush, 'Origin:N', alt.value('lightgray')) ).add_selection( brush )bars = alt.Chart().mark_bar().encode(y='Origin:N', color='Origin:N', x='count(Origin):Q' ).transform_filter( brush )#把点图和柱状图挂在一起bbb=alt.vconcat(points, bars, data=https://www.isolves.com/it/cxkf/bk/2020-06-21/source)#一起启动服务器#bbb.serve('0.0.0.0', 8888)#用altair启动服务器自动浏览器打开st.write(bbb)#streamlit run 7-altair.py#用终端启动文件 ， 没有上面有优势

2.4.2 操作效果图：

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3 st.file_uploader和st.button
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3.1 代码：

import streamlit as stimport pandas as pduploaded_file = st.file_uploader("Choose a CSV file", type="csv")if uploaded_file is not None:data = https://www.isolves.com/it/cxkf/bk/2020-06-21/pd.read_csv(uploaded_file)if st.button('Say hello'):st.write('Why hello there') else:st.write('Goodbye')

3.2 图