上文有快速帶大家了解streamlit,因?yàn)楣ぷ餍枰@兩天嘗試構(gòu)建了儀表盤，也就是咱們常說的Dashboard，本篇文章將教你如何使用 Streamlit 快速創(chuàng)建一個(gè)簡單的儀表盤。
前言
Streamlit 可以幫助你輕松創(chuàng)建自定義的數(shù)據(jù)可視化、互動(dòng)圖表和表格，還能讓你通過網(wǎng)絡(luò)瀏覽器與他人共享你的作品。它提供了一種簡單直觀的方法來構(gòu)建你的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用，無需使用 HTML、CSS 或 JavaScript。 在正式開始之前，請確保你已經(jīng)正確安裝了streamlit。文章源自四五設(shè)計(jì)網(wǎng)-http://www.133122.cn/35363.html
pip install streamlit
在接下來的示例中，我們將創(chuàng)建一個(gè)僅包含2個(gè)圖表和一些用于更改這些圖表的小部件的簡單儀表板。我認(rèn)為通過下面的例子非常適合初次接觸Streamlit并且希望使用它創(chuàng)建儀表板的人。文章源自四五設(shè)計(jì)網(wǎng)-http://www.133122.cn/35363.html
創(chuàng)建儀表盤
首先我們先看看實(shí)現(xiàn)后的效果吧！文章源自四五設(shè)計(jì)網(wǎng)-http://www.133122.cn/35363.html
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在下面，我們?yōu)槟峁┝藘x表板的代碼。文章源自四五設(shè)計(jì)網(wǎng)-http://www.133122.cn/35363.html
import streamlit as st
import pandas as pd
import pandas_bokeh
from sklearn.datasets import load_wine
st.set_page_config(layout="wide") ## Set layout wide to cover whole page.
## Load Data
@st.cache_data
def load_data():
wine = load_wine()
wine_df = pd.DataFrame(wine.data, columns=wine.feature_names)
wine_df["WineType"] = [wine.target_names[t] for t in wine.target]
return wine_df
wine_df = load_data()
ingredients = wine_df.drop(columns=["WineType"]).columns
avg_wine_df = wine_df.groupby("WineType").mean().reset_index()
## Title
st.title("Wine Dataset :green[Analysis] :tea: :coffee: :chart: :bar_chart:")
st.markdown(
"Wine Analysis dashboard let us explore relationship between various **ingredients** used in creation of 3 different types of wine (*Class_0, Class_1, & Class_2*)")
## Add Widgets
st.sidebar.markdown("### Scatter Chart: Explore Relationship Between Ingredients :")
x_axis = st.sidebar.selectbox("X-Axis", ingredients, )
y_axis = st.sidebar.selectbox("Y-Axis", ingredients, index=1)
color_encode = st.sidebar.checkbox(label="Color-Encode by WineType")
st.sidebar.markdown("### Bar Chart: Average Ingredients Per Wine Type : ")
bar_multiselect = st.sidebar.multiselect(label="Bar Chart Ingredients", options=ingredients,
default=["alcohol", "malic_acid", "ash"])
## Widgets State Change Actions & Layout Adjustments.
container = st.container()
chart1, chart2 = container.columns(2)
with chart1:
if x_axis and y_axis:
scatter_fig = wine_df.plot_bokeh.scatter(x=x_axis, y=y_axis, category="WineType" if color_encode else None,
xlabel=x_axis.capitalize(), ylabel=y_axis.capitalize(),
title="{} vs {}".format(x_axis.capitalize(), y_axis.capitalize()),
figsize=(650, 500),
fontsize_title=25, fontsize_label=12, show_figure=False)
st.bokeh_chart(scatter_fig, use_container_width=True)
with chart2:
if bar_multiselect:
st.header("Avg Ingredients")
st.bar_chart(avg_wine_df, x="WineType", y=bar_multiselect, height=500, use_container_width=True)代碼首先使用 set_page_config() 函數(shù)將頁面布局設(shè)置為 "wide"。文章源自四五設(shè)計(jì)網(wǎng)-http://www.133122.cn/35363.html
接著，它使用 'sklearn.datasets' 模塊中的 load_wine() 函數(shù)加載葡萄酒數(shù)據(jù)集，并將其轉(zhuǎn)換為 Pandas DataFrame。然后，使用 "@st.cache_data" 裝飾器緩存數(shù)據(jù)，這樣可以在應(yīng)用程序的后續(xù)運(yùn)行中更快地加載數(shù)據(jù)。文章源自四五設(shè)計(jì)網(wǎng)-http://www.133122.cn/35363.html
接下來，代碼創(chuàng)建了一個(gè)帶有小部件的側(cè)邊欄，用戶可以通過這些小部件選擇散點(diǎn)圖的 x 和 y 軸，以及是否通過葡萄酒類型對點(diǎn)進(jìn)行顏色編碼。它還包括一個(gè)多選小部件，用于選擇在每種葡萄酒類型的平均成分值的柱狀圖中包含哪些成分。文章源自四五設(shè)計(jì)網(wǎng)-http://www.133122.cn/35363.html
儀表板的主體部分使用 streamlit.container 模塊中的 columns() 函數(shù)分為兩列。文章源自四五設(shè)計(jì)網(wǎng)-http://www.133122.cn/35363.html
在左列中，使用 pandas_bokeh 模塊中的 plot_bokeh.scatter() 函數(shù)顯示散點(diǎn)圖，該函數(shù)生成一個(gè)交互式散點(diǎn)圖。圖表基于用戶選擇的 x 和 y 軸，如果選擇了顏色編碼，可以通過葡萄酒類型對點(diǎn)進(jìn)行顏色編碼。
右列顯示了每種葡萄酒類型的平均成分值的柱狀圖，這是根據(jù)用戶選擇要包含哪些成分而生成的。
最后，代碼使用 Streamlit 庫中的 st.bokeh_chart() 和 st.bar_chart() 函數(shù)分別在左列和右列中顯示圖表。streamlit 方法 st.bar_chart() 使用數(shù)據(jù)可視化庫 Altair 創(chuàng)建圖表。use_container_width=True 參數(shù)確保圖表填充其各自列中的可用空間。
以上就是Python使用Streamlit快速創(chuàng)建儀表盤的詳細(xì)內(nèi)容。
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