使用Streamlit和Matplotlib創建交互式折線圖
作者：學研君
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。
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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")
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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')
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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()
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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
