streamlit教程 Streamlit新手入门指南

百变鹏仔 3天前 #Python

文章标签新手入门

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 初学者指南：让数据科学变得简单

什么是 Streamlit？

Streamlit 是一款开源的 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：

入门指南

安装 Streamlit：

pip install streamlit

创建应用程序：

import streamlit as stdef 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：

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：

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：

import matplotlib.pyplot as pltimport streamlit as stdef 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：

import streamlit as stfrom sklearn.linear_model import LinearRegressiondef 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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