Streamlit结合Matplotlib：打造交互式折线图新体验

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

构建Streamlit应用程序

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

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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")
    

然后，用户从下拉列表中选择要在折线图中可视化的列。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。

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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')
        

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。

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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()
    

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。

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