streamlit教程 Streamlit新手入门指南

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：

• 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：

pip install streamlit

创建应用程序：

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：

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：

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：

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()