构建可视化 web的 Python 神器streamlit

下面是“构建可视化 web的 Python 神器Streamlit”的完整攻略：

简介

Streamlit是一种基于Python的工具，可用于快速构建数据科学和机器学习应用程序的可视化界面，它可以让你以极少的代码轻松实现各种交互式图表和应用程序。

安装

请确保已经安装了Python和pip。在命令行中运行以下命令：

pip install streamlit

构建一个基本应用程序

在准备好Streamlit后，首先让我们编写一个简单的Python脚本。在编辑器（例如PyCharm）中打开一个新的Python文件并将以下代码保存到一个名为“app.py”的文件中：

import streamlit as st

st.title('Hello, Streamlit!')
st.write("这是一个基本示例程序")

在命令行中进入项目根目录，然后运行以下命令：

streamlit run app.py

此时会在默认浏览器中打开一个Streamlit可视化应用程序。它将显示一个标题，后跟文本“这是一个基本示例程序”。

创建交互式部件

现在，让我们为我们的应用程序添加一些交互式部件。例如，在以下应用程序中，添加一个滑块，您可以使用它来更改文本的大小：

import streamlit as st

fontsize = st.slider('选择一个字体大小', 1, 200, 25)
st.write(f"这个字体大小是{fontsize}")

在这个例子中，我们使用slider函数创建了一个滑块，范围在1到200之间，默认值是25。然后根据滑块的值来更改文本的字体大小。

示例：简单的图表可视化

Streamlit还使构建数据可视化应用程序变得更加容易。下面是一个简单的例子，它可以读取一个CSV文件（比如Iris数据集），并将数据可视化为散点图：

import streamlit as st
import pandas as pd
import altair as alt

st.title("Iris 数据集可视化")

# 读取数据集
iris_df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/iris.csv")

# 创建散点图
chart = alt.Chart(iris_df).mark_point().encode(
    x='sepal_length',
    y='sepal_width',
    color='species'
)

# 显示散点图
st.altair_chart(chart, use_container_width=True)

在此例中，我们使用Pandas来读取Iris数据集，然后使用Altair创建散点图。最后，我们使用st.altair_chart函数将图表显示在Streamlit应用程序中。

总之，Streamlit是一个功能强大的Python工具，可用于快速构建Web应用程序的可视化界面，它可以让您很容易地构建交互式应用程序和可视化工具。