streamlit教程 Streamlit新手入门指南

2024-08-15 0 453

streamlit 学习指南:数据科学简化streamlit是一款Python库,用于创建交互式Web应用程序,特别是用于数据科学和机器学习。它的优势包括:简单性:无需web开发知识交互性:用户可输入参数和查看可视化可移植性:可在任何有浏览器的设备上运行协作性:易于共享和协作指南涵盖了安装、应用程序创建、用户界面、数据可视化和机器学习集成等主题。

streamlit教程 Streamlit新手入门指南

Streamlit 初学者指南:让数据科学变得简单

什么是 Streamlit?

Streamlit 是一款开源Python 库,用于创建交互式 Web 应用程序,专门针对数据科学和机器学习。它允许用户轻松地将数据可视化、建模和机器学习任务部署到 Web 中。

为什么要使用 Streamlit?

使用 Streamlit 有以下好处:

  • 简单性:无需专用的 Web 开发知识或框架即可创建应用程序。
  • 交互性:应用程序允许用户输入参数、查看可视化并进行实时交互。
  • 可移植性:应用程序可以在任何具有 Web 浏览器的设备上运行。
  • 协作:应用程序可以轻松地与他人共享和协作。

入门指南

安装 Streamlit:

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pip install streamlit

创建应用程序:

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import streamlit as st

def main():

    st.title("Streamlit 初学者指南")

    st.write("让我们开始吧!")

if __name__ == "__main__":

    main()

运行应用程序:

1

streamlit run app.py

用户界面

Streamlit 提供了各种小部件和函数,用于创建应用程序的用户界面,例如:

  • 文本框:用于从用户获取输入。
  • 按钮:允许用户触发事件。
  • 复选框:用于启用或禁用选项。
  • 图表:用于可视化数据。
  • 进度条:用于指示任务的进度。

数据可视化

Streamlit 集成了流行的数据可视化库,如 matplotlib 和 Plotly,允许用户轻松地创建交互式图表,例如:

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import matplotlib.pyplot as plt

import streamlit as st

def main():

    st.title("数据可视化")

    data = [1, 2, 3, 4, 5]

    plt.plot(data)

    st.pyplot()

if __name__ == "__main__":

    main()

机器学习

Streamlit 可以与机器学习框架(如 scikit-learn 和 TensorFlow)集成,允许用户训练和部署机器学习模型,例如:

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import streamlit as st

from sklearn.linear_model import LinearRegression

def main():

    st.title("机器学习")

    data = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]

    target = [10, 20, 30]

    model = LinearRegression()

    model.fit(data, target)

    st.write("模型参数:")

    st.write(model.coef_, model.intercept_)

if __name__ == "__main__":

    main()

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