使用Streamlit和Matplotlib創建交互式折線圖

作者：學研君 2023-06-27 13:46:20

雖然此應用程序相當簡單，但它展示了Streamlit和Matplotlib創建交互式、用戶友好的數據可視化應用程序的強大功能。用戶可以隨意擴展。

本教程將介紹如何使用Streamlit和Matplotlib創建一個用戶友好的數據可視化Web應用程序。該應用程序允許上傳CSV文件，并為任何選定列生成折線圖。

圖片

構建Streamlit應用程序

在本文中，我們將指導你完成創建此應用程序的步驟。無論你是專家還是剛剛入門，最終你都能輕松地將Parquet文件轉換為可視化結果。所以，跟隨本教程開始吧。

import streamlit as st
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

def main():
    st.set_page_config(page_title='Line Plotter', page_icnotallow=':chart_with_upwards_trend:')
    st.title('Line Plotter')

    uploaded_file = st.file_uploader("Choose a CSV file", type="csv")

圖片

然后，用戶從下拉列表中選擇要在折線圖中可視化的列。該應用程序還提供了文本輸入字段，用于輸入繪圖的標題以及X軸和Y軸的標簽。顏色選擇器讓用戶選擇折線圖的顏色。

column = st.selectbox('Select a column', df.columns)
        title = st.text_input('Title', 'Line Plot')
        x_label = st.text_input('X-axis Label', 'X-axis')
        y_label = st.text_input('Y-axis Label', 'Y-axis')
        color = st.color_picker('Line Color', '#1f77b4')

圖片

使用Matplotlib創建折線圖

根據用戶的輸入，該應用程序使用Matplotlib生成一條線圖，將選擇的列繪制在DataFrame的索引上。

X軸標簽旋轉45度，以確保它們易于閱讀且不會重疊。

fig, ax = plt.subplots()
        ax.plot(df.index, df[column], color=color)
        ax.set_title(title)
        ax.set_xlabel(x_label)
        ax.set_ylabel(y_label)

        # Rotate X-axis labels
        plt.xticks(rotatinotallow=45)

        st.pyplot(fig)

if __name__ == '__main__':
    main()

圖片

總結

這就是本文簡單的教程！使用Streamlit和Matplotlib創建的一個簡單的交互式數據可視化Web應用程序。該應用程序是一個很好的工具，可以快速將CSV文件中的不同數據列可視化為折線圖。通過提供用戶友好的控件，如下拉列表、文本字段和顏色選擇器，該應用程序允許用戶輕松自定義其數據可視化。

雖然此應用程序相當簡單，但它展示了Streamlit和Matplotlib創建交互式、用戶友好的數據可視化應用程序的強大功能。用戶可以隨意擴展。

責任編輯：武曉燕來源： Python學研大本營