基于streamlit的Python Web可视化展示模板

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了基于streamlit的Python Web可视化展示模板。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

全国大学数据集

streamlit编写登录界面,数学建模,python,web

 数据集

工作台 - Heywhale.com

工作台 - Heywhale.com  

可视化界面

streamlit编写登录界面,数学建模,python,web

streamlit编写登录界面,数学建模,python,web

 streamlit编写登录界面,数学建模,python,web

 streamlit编写登录界面,数学建模,python,web

streamlit编写登录界面,数学建模,python,web

 主函数

streamlit 启动 

streamlit编写登录界面,数学建模,python,web

打开python文件对应的文件夹目录streamlit编写登录界面,数学建模,python,web 

使用streamlit run 对应的py文件 

if __name__ == '__main__':
    f = open('t.txt', encoding='gbk')
    data = int(f.read())
    if data == 0:
        st.title("全国大学可视化界面")
        data = login(data)
        print(data)
        if data == 1:
            with open("t.txt", "w") as f:
                f.write("1")

登录界面streamlit实现,这里streamlit框架是一直不断刷新,所以要用外部的控制刷新,或者跳转来解决

def login(date):
    if date == 0:
        # 显示登录表单
        st.sidebar.subheader('登录界面')
        username = st.sidebar.text_input("用户名")
        password = st.sidebar.text_input("密码", type="password")
        # 处理登录逻辑
        if st.sidebar.button("登录"):
            cursor = cnx.cursor()
            query = "SELECT * FROM login WHERE username = %s AND password = %s"
            cursor.execute(query, (username, password))
            result = cursor.fetchone()
            cursor.close()
            if result:
                st.sidebar.success("登录成功!")
                data=1
                return data
            else:
                st.sidebar.error("用户名或密码错误。")
        if st.sidebar.button("注册"):
            cursor = cnx.cursor()
            query = "INSERT INTO login (username, password) VALUES (%s, %s)"
            cursor.execute(query, (username, password))
            cnx.commit()
            st.sidebar.success("注册成功!")
            cursor.close()
    else:
        pass

选择框,sidebar是侧边

 b = st.sidebar.selectbox('选择表', ["无", "数据表", "处理后的数据表"])

显示视频

st.video(open('地址.mp4', 'rb').read())

显示图,html方法

def pie2(data):
    if data== "饼图":
        text = ""
        with open("地址.html") as fp:  # 如果遇到decode错误,就加上合适的encoding
            text = fp.read()
        components.html(text, height=800, width=800)
    else:
        pass
def pie1(pie):
    if pie == '全国学校省份分布':
        st.write(pie)
        data1 = pd.read_csv('地址.csv')
        data = pd.DataFrame(data1)
        types = data['省份'].value_counts()
        data = {'省份': types.index, '个数': types.values}
        df = pd.DataFrame(data)
        pie = (
            Pie(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px", height="600px"))
                .add("", data_pair=[list(z) for z in zip(df["省份"], df["个数"])]
                     ,radius=["20%", "50%"],center=["50%","70%"])
                .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="全国学校省份分布", pos_top='90%',pos_right='center'), \
                                 toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True, pos_left='left', pos_top='bottom'))
                .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
        )
        ste.st_pyecharts(
            pie
        )
    else:
        pass
    return

全部代码和图在同站有上传https://download.csdn.net/download/weixin_52810349/87953900

参考文献

Pyecharts坑之一---“画图不显示“_pyecharts不出图_bug你不要过来啊的博客-CSDN博客 解决方案

基于Python的Streamlit框架数据可视化_python streamlit_帅帅的鱼大哥的博客-CSDN博客 streamlit可视化大致

Streamlit开发手册 - 汇智网 汇智网streamlit开发手册

超级炫酷和低成本学习的python web框架streamlit!_哔哩哔哩_bilibili 哔哩哔哩streamlit 简单开发视频

Get started - Streamlit Docs streamlit官网

streamlit中用pyecharts展示学生排名_pyecharts streamlit_limaning的博客-CSDN博客 streamlit思路

数据可视化 - Streamlit实现页面组件交互与展示(以K-Means为例)_streamlit 布局_Sakura Memory?的博客-CSDN博客 交互

基于streamlit的表格展示-完美解决方案_streamlit aggrid_euler1983的博客-CSDN博客 表格绘图

streamlit自定义图表大小 (用components渲染pyecharts等)_pyecharts stremlit_limaning的博客-CSDN博客 主页自定义大小

【Python基础】惊叹,Pyecharts绘制饼图原来可以如此漂亮!_51CTO博客_pyecharts 饼图 饼图绘画

streamlit快速入门!_江户川柯东的博客-CSDN博客 streamlit思路文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-813012.html

到了这里,关于基于streamlit的Python Web可视化展示模板的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 编写web程序,基于echarts将Mysql表数据进行可视化展示及Hadoop学习心得

    文章目录 目录 前言 一、从MySQL数据库中获取需要展示的数据。 1.引入库 2.连接到MySQL数据库 二、创建图表 三、运行后结果展示 四、学习心得  总结         将Mysql表数据可视化展示在Web程序中可以借助ECharts这样的图表库来实现。通过Web程序连接MySQL数据库,获取数据后,

    2024年02月03日
    浏览(42)
  • 数据分析web可视化神器---streamlit框架,无需懂前端也能搭建出精美的web网站页面

    ✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨ 🎈🎈 养成好习惯,先赞后看哦~🎈🎈 所属的专栏: 数据分析系统化教学,零基础到进阶实战 景天的主页: 景天科技苑 Streamlit是一个免费的开源框架,用于快速构建和共享漂亮的数据科学Web应用程序。它是一个基于Python的库,专为机器学

    2024年03月14日
    浏览(48)
  • 教你用python的Streamlit库制作可视化网页应用

    当涉及到编写交互式应用程序时,Streamlit 是一个非常流行和强大的 Python 库。它使得创建数据可视化和网页应用程序变得简单,无需太多的代码。 以下是一个简单的 Streamlit 教程,它将带你从头开始创建一个基本的交互式应用程序。 步骤1:安装 Streamlit 首先,确保你已经安装

    2024年02月05日
    浏览(46)
  • (五)Web_Server+网页可视化展示

    第一步:先使用nodeJS获取mqtt转发的数据:添加链接描述 第二步:使用fs库,将数据存入txt文件(接上一步,这里没处理数据格式,只是测试) 第三步:(升级)将数据存入mysql数据库 安装和Nodejs连接mysql参考:参考文章 创建一个senior_mysql.js文件 主文件(只需要将往fs文件系统中写

    2024年02月11日
    浏览(46)
  • 基于大数据的可视化:数据分析和展示的最佳实践

    作者:禅与计算机程序设计艺术 随着互联网、移动互联网、大数据等技术的广泛应用,用户对于各种各样的数据已经产生了海量的需求。数据呈现的形式也变得越来越多样化,包括报表、图表、地图、流程图、模型等。而如何将这些数据可视化、交流和传播,是一个重要的方

    2024年02月09日
    浏览(41)
  • Python采集二手房源数据信息并做可视化展示

    前言 嗨喽~大家好呀,这里是魔王呐 ❤ ~! 环境使用: Python 3.8 jupyter -- pip install jupyter notebook pycharm 也可以 模块使用: requests pip install requests 数据请求模块 parsel pip install parsel 数据解析模块 csv 内置模块 第三方模块安装: win + R 输入 cmd 点击确定, 输入安装命令 pip install 模块名

    2024年02月10日
    浏览(42)
  • 微博数据可视化分析:利用Python构建信息图表展示话题热度

    1. 引言 随着社交媒体的迅速发展,微博已成为人们交流观点、表达情感的重要平台之一。微博评论数据蕴含着丰富的信息,通过对这些数据进行分析和可视化,我们可以深入了解用户对特定话题的关注程度和情感倾向。本文将介绍如何利用Python进行微博评论数据的准备、探索

    2024年02月20日
    浏览(56)
  • 【五一创作】数据可视化之美 ( 三 ) - 动图展示 ( Python & Matlab )

    在我们 科研学习 、 工作生产 中,将数据完美展现出来尤为重要。 数据可视化是以数据为视角,探索世界。我们真正想要的是 — 数据视觉,以数据为工具,以可视化为手段,目的是描述真实,探索世界。 数据可视化是将数据转化为易于理解和解释的图形形式的过程。它是

    2024年02月01日
    浏览(43)
  • diffusers flask streamlit 简洁可视化文生图页面

    参考: https://python-bloggers.com/2022/12/stable-diffusion-application-with-streamlit/ https://github.com/LowinLi/stable-diffusion-streamlit 本项目很简洁,暂时每次只能返回一张图片;gpu资源T4 16g;测试下来基本也只能支持同时一个人使用 1)flask 后端 运行:python flask_end.py flask_end.py

    2024年01月15日
    浏览(32)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包