这里是 HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》系列,今天要向小伙伴们介绍的是一个能够快速地把数据制作成可视化、交互页面的 Python 框架:Streamlit,分分钟让你的数据动起来!
Streamlit 官方介绍:能在几分钟内把 Python 脚本变成可分享的网站。只需使用纯 Python ,无需前端经验。甚至,你只需要懂 markdown ,然后按照一定规则去做也能搞个网页出来。它还支持免费部署,感动到落泪。
可以转到本地URL:localhost:8501在浏览器中,查看Streamlit应用程序的运行情况。开发人员提供了一些不错的演示,请花点时间并感觉一下工具的功能。
系列参考: python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit介绍(一) python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit 重要组件介绍(二) python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit 展示组件(三) python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit lay-out布局(四) python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit 缓存(五) python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit 数据探索案例(六) streamlit + opencv/YOLOv3 快速构建自己的图像目标检测demo网页(七)
Streamlit是一个Python库,允许您创建交互式的数据科学和机器学习Web应用程序。使用Streamlit,您可以快速轻松地创建自定义Web应用程序,让用户与您的数据和模型进行交互。
python现在已经成为很多程序员关注的编程语言之一,很多程序员也都开始弄python编程,并且很多时候都会用自己的操作来选择,而现在不管是程序员还是少儿编程,都会有python这门课,今天就和大家分享一下。
Streamlit是一个用于创建数据应用程序的Python库。它专注于简化数据应用程序的构建过程,使开发者能够快速创建交互式和可视化的应用界面。Streamlit的设计理念是"通过Python脚本转换成应用程序",这使得创建应用程序变得非常直观和简单。
用Python做web图形用户界面,最先想到的是Flask、Djong等框架。然而研究这些对于初学者来讲,尤其是没有web开发基础的数据分析人员是痛苦的。
作者:拉胡尔·阿加瓦尔(Rahul Agarwal), Walmart 实验室的数据科学家
在数据科学和机器学习领域,数据可视化是一项至关重要的任务。它不仅可以帮助我们更好地理解数据,还可以向他人传达我们的发现。而Streamlit是一个开源的Python库,使得构建数据应用程序变得非常简单,它可以帮助您在几分钟内将数据可视化应用程序部署到网络上。
不用学前端编程,你就能用 Python 简单高效写出漂亮的交互式 Web 应用,将你的数据分析成果立即展示给团队和客户。
现在你已经装好了 conda ,让我们来创建一个 conda 环境来管理所有 Python 库依赖。
机器学习(ML)是AI的一个子集,它侧重于使计算机能够从经验中学习和改进,而无需明确编程。这意味着ML算法可以分析数据、检测模式,并基于该分析进行预测或决策。机器学习的应用包括客户细分、欺诈检测、个性化推荐等等。
Gradio 是一个开源库,它让开发者能够快速地为机器学习模型创建可视化界面。这个库的目标是让模型的共享和理解变得更加简单,无论是对于非技术用户,还是对于机器学习社区的其他成员。Gradio 的设计理念是“无代码”,这意味着你不需要编写任何额外的代码就可以创建一个交互式的界面。
作者|Alex C-G 编译|VK 来源|Towards Data Science
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很多数据科学工作者都存在这样一个痛点,由于没有能点亮网页前端的技能树,导致在项目展示或项目合作时,无法快速开发出这样一套用户界面以供使用。而今天要介绍的Streamlit正是为了应对这一痛点而生的。
Streamlit 是一个开源的 Python 库,它允许用户仅使用几行代码就能快速创建web数据分析网页。这个库特别适合数据分析,因为它可以轻松地将数据分析转换成互动式的 Web 应用。
由于该工具基于Python 3开发,因此我们首先需要在本地设备上安装并配置好最新版本的Python 3环境。
✨Streamlit是一个基于tornado框架的快速搭建Web应用的Python库,封装了大量常用组件方法,支持大量数据表、图表等对象的渲染,支持网格化、响应式布局。简单来说,可以让不了解前端的人搭建网页。 相比于同类产品PyWebIO,Streamlit的功能更加全面一些。
随着在 YouTube 上提交的大量新视频,很容易感到挑战并努力跟上我想看的一切。 我可以与我每天将视频添加到“稍后观看”列表中的经历联系起来,只是为了让列表变得越来越长,实际上并没有稍后再看。 现在,像 ChatGPT 或 LLaMA 这样的大型语言模型为这个长期问题提供了一个潜在的解决方案。
Streamlit 是一个快速构建和共享数据应用程序的方法。它可以将数据脚本转换为可分享的 Web 应用,只需几分钟即可完成。该项目完全由 Python 编写,开源且免费!一旦创建了一个应用程序,您可以使用他们的 Community Cloud 平台来部署、管理和共享您的应用。
在本文中,我们将探索Vanna.ai的应用,这是一个Python 库,专门用于训练能够处理自然语言问题并生成 SQL 查询作为响应的模型。此实现将集成到 ✨Streamlit 应用程序中,创建一个 🤖 聊天机器人,方便提出问题并为返回的查询提供解释。
以我的经验来看,每一个不平凡的机器学习项目最终都会使用一个错漏百出的难以维护的内部工具进行缝合。而这些工具(通常是 Jupyter Notebook 或者 Flask App)往往都难以部署,通常需要对客户端和服务器架构进行整合,而且无法与 TesorFlow GPU 等机器学习框架进行很好的结合。
很多算法工程师在完成数据分析、模型训练或者项目总结的时候,往往只能通过ppt汇报,添加数据图表、截图模型实验结果等。如果想提供一个前端演示demo,通常可以搭建flask服务,但是flask需要学习很多前端知识,如css、html等,这又是一个深之又深的坑。那有没有什么工具能够跳过这些模块,直接提供一个可用的前端页面呢?答案是肯定的,今天给大家推荐一个轻量化、简单好用、快速上手的streamlit。
Pandas 库功能非常强大,特别有助于数据分析与处理,并为几乎所有操作提供了完整的解决方案。一种常见的Pandas函数是pandas describe。它向用户提供数据集所有特征的描述性统计摘要,尽管其比较常用,但它仍然没有提供足够详细的功能。
AutoGen作为一个最大化LLM(如GPT-4)能力的框架而脱颖而出。由微软研究院开发的AutoGen通过提供一种自动化、优化和编排工作流的方法,简化了复杂的、基于多代理llm的应用程序的创建。我们在以前的文章中也有过介绍,你可以与许多GPT交谈,并且GPT和GPT之间也可以互相交谈。每个GPT都是它自己的“代理”,并在总体业务流程中扮演特殊角色。但是AutoGen是用命令行模式进行交互的,这对我们的输入来说非常不方便,所以这次我们来对其进行改造,使用Streamlit创建一个web界面,这样可以让我们更好的与其交互。
python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit(一)
作者:Stef Smeets翻译:王闯(Chuck)校对:欧阳锦本文约2500字,建议阅读5分钟本文介绍了streamlit ,并展示了如何利用它将 python 脚本转换为仪表板,以及如何在线托管。相比于Jupyter Notebooks,仪表板更有利于向非技术受众展示研究成果。 标签:数据科学、可视化、仪表板、JupyterNotebook、Dashboard 图片源自Unsplash,由Arie Wubben上传 作为一名Python 爱好者,我几乎用 Jupyter Notebooks (ht
Streamlit 是一个用于创建数据科学和机器学习应用程序的开源 Python 库。它的主要目标是使开发人员能够以简单的方式快速构建交互式的数据应用,而无需过多的前端开发经验。Streamlit 提供了一种简单的方法来转换数据脚本或分析代码为具有可视化界面的应用程序,这些应用程序可以通过网络浏览器访问。
仪表板对于商业场景带来各种优点,通常使用称为BI工具的软件进行创建,但即使是免费可用的BI工具也往往有功能限制。
利用检索增强生成 (RAG) 和大型语言模型 (LLM) 的强大功能来创建生成式 AI 应用程序。
这篇文章介绍如何用Python快速实现一个植物识别的app,家里养了几盆多肉还叫不上名字,正好拿来识别一下。实现这样一个app只需要20行左右的代码
最准确的模型text-embedding-ada-002可以非常便宜地使用,所以我认为您很少会使用其他模型。(费用为每1000个标记0.0001美元,几乎是免费的)
简单看了一下,这三年多以来,我用 Notion 写了不少笔记,也采集了很多网页内容。
Streamlit是第一个专门针对机器学习和数据科学团队的应用开发框架,它是开发自定义机器学习工具的最快的方法,你可以认为它的目标是取代Flask在机器学习项目中的地位,可以帮助机器学习工程师快速开发用户交互工具。
机器学习开发者想要打造一款 App 有多难?事实上,你只需要会 Python 代码就可以了,剩下的工作都可以交给一个工具。近日,Streamlit 联合创始人 Adrien Treuille 撰文介绍其开发的机器学习工具开发框架——Streamlit,这是一款专为机器学习工程师创建的免费、开源 app 构建框架。这款工具可以在你写 Python 代码的时候,实时更新你的应用。目前,Streamlit 的 GitHub Star 量已经超过 3400,在 medim 上的热度更是达到了 9000+。
我们每天处理的数据最多的类型可能是时间序列数据。基本上,使用日期,时间或两者同时索引的任何内容都可以视为时间序列数据集。在我们工作中,可能经常需要使用日期和时间本身来过滤时间序列数据。根据任何其他形式的索引过滤dataframe是一件相当麻烦的任务。尤其是当日期和时间在不同的列中时。
GitHub地址:https://github.com/streamlit/streamlit/
主要使用Python的Streamlit库、Plotly库、Pandas库进行搭建。
大家好,我是Frank,一直从事数据挖掘相关的工作。今天给大家分享一个快速创建机器学习应用的Python库,使用它可以简洁快速地部署自己的机器学习模型。
2、https://mp.weixin.qq.com/s/QWp9cS1f5t6BTinZ-a2CaA
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