使用Streamlit和Matplotlib创建交互式折线图

作者：学研君 2023-06-27 13:46:20开发 前端 虽然此应用程序相当简单，使用式折但它展示了Streamlit和Matplotlib创建交互式、创建用户友好的交互数据可视化应用程序的强大功能。用户可以随意扩展。线图

本教程将介绍如何使用Streamlit和Matplotlib创建一个用户友好的使用式折数据可视化Web应用程序。该应用程序允许上传CSV文件，创建并为任何选定列生成折线图。交互

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构建Streamlit应用程序

在本文中，线图我们将指导你完成创建此应用程序的使用式折步骤。无论你是创建专家还是刚刚入门，最终你都能轻松地将Parquet文件转换为可视化结果。交互所以，线图跟随本教程开始吧。使用式折

import streamlit as stimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltdef main():    st.set_page_config(page_title='Line Plotter',创建 page_icnotallow=':chart_with_upwards_trend:')    st.title('Line Plotter')    uploaded_file = st.file_uploader("Choose a CSV file", type="csv")

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然后，用户从下拉列表中选择要在折线图中可视化的交互列。该应用程序还提供了文本输入字段，用于输入绘图的标题以及X轴和Y轴的标签。颜色选择器让用户选择折线图的颜色。

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')

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使用Matplotlib创建折线图

根据用户的输入，该应用程序使用Matplotlib生成一条线图，将选择的列绘制在DataFrame的索引上。

X轴标签旋转45度，以确保它们易于阅读且不会重叠。

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()

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总结

这就是本文简单的教程！使用Streamlit和Matplotlib创建的一个简单的交互式数据可视化Web应用程序。该应用程序是一个很好的工具，可以快速将CSV文件中的不同数据列可视化为折线图。通过提供用户友好的控件，如下拉列表、文本字段和颜色选择器，该应用程序允许用户轻松自定义其数据可视化。

虽然此应用程序相当简单，但它展示了Streamlit和Matplotlib创建交互式、用户友好的数据可视化应用程序的强大功能。用户可以随意扩展。

责任编辑：武晓燕 来源： Python学研大本营 StreamlitMatplotlib交互式

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