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。
Streamlit的一个有用功能是颜色选择器工具。这使你可以通过让用户选择任何颜色,而不是使用默认的硬编码颜色,为你的仪表板添加灵活性。
python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit(一)
一句话,Streamlit是一个可以用python编写web app的库,可以方便的动态展示你的机器学习的项目。
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
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。
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)
✨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。
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。一些介绍可参考:
在网上搜索 "python 做界面" ,得到的结果无非是 Tkinter 、 wxWidgets 、 Qt 、 Gtk 。它们要不然就是打包后太大,要不就是界面丑,要不就是代码繁琐。这些都是 GUI,那么 web 界面又如何?
对于机器学习爱好者而言,很多时候我们需要将建好的模型部署在线上,实现前后端的交互,今天小编就通过Flask以及Streamlit这两个框架实现机器学习模型的前后端交互。
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。
作者|Alex C-G 编译|VK 来源|Towards Data Science
本文提供了使用Streamlit和OpenAI创建的视频摘要应用程序的概述。该程序为视频的每个片段创建简洁的摘要,并总结视频的完整内容。
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。
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)
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。
Streamlit是一个快速构建数据分析和机器学习Web页面的开源Python库。
设计模式实软件中常见问题的典型解决方案。能根据需求进行预制蓝图,可用于解决代码中反复出现的设计问题。高质量应用程序框架设计过程广泛使用设计模式来确保代码可复用和可扩展性。
接触 AI 的同学肯定对HuggingFace 有所耳闻,它凭借一个开源的 Transformers 库迅速在机器学习社区大火,为研究者和开发者提供了大量的预训练模型,成为机器学习界的 GitHub。在 HuggingFace 上我们不仅可以托管模型,还可以方便地使用各种模型的 API 进行测试和验证,部署属于自己的模型 API 服务,创建自己的模型空间,分享自己的模型。本文将介绍 HuggingFace 的推理 API、推理端点和推理空间的使用方法。
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。
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。
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。
Qt Designer是PyQt程序UI界面的实现工具,Qt Designer工具使用简单,可以通过拖拽和点击完成复杂界面设计,并且设计完成的.ui程序可以转换成.py文件供Python程序调用
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。
对于数据分析师,建模工程师来说,将处理好的数据放在可视化的面板上进行呈现将更加有助于同事、领导来理解结果,今天小编就给大家来介绍一下如何用Python来制作一个数据可视化面板,使用的是Streamlit库,对于开发人员来说,只需几分钟就可以构建和部署强大的数据应用程序。
在数据分析和可视化的领域,选择合适的工具可以让我们事半功倍。今天,我们要介绍的两个工具,Streamlit 和 ECharts,各自在快速应用开发和高效数据可视化方面都有出色的表现。更为令人兴奋的是,当这两者结合时,我们能轻松地创建出互动性强、美观的数据大屏。
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。
人体姿态估计是一个非常有趣的领域,如果我们能够将诸如棒球摆动或投球等运动的人体姿势量化为数据,那么我们或许能够将数据转化为有用的见解,例如伤害预防或高级训练。
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。
界面的制作一直是 Python 的痛!使用 Python 制作桌面端界面是非常痛苦的过程(又难学又难看)。不过,Python 已经出现了几个基于web前端的库,他们的基本机制大同小异,如果对 界面操作性没有太大要求,那么这些库就比较适合你 。
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。
在日常工作中,经常需要时间戳转化、base64 编码/解码等操作。之前一般通过搜索引擎搜索,可以找到相应工具的页面。现在有了 Streamlit ,可以快速制作出对应功能的网页应用。例如以下的一些例子
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。
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。
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。
Streamlit 是一款可以在 Python 上使用的 Web 应用创建工具。Python 是目前最受欢迎的编程语言之一,由于其直观的操作性和适用于广泛领域的特点,也受到初学者的喜爱。特别是在人工智能 (AI) 和数据科学等主要开发工具方面,近年来非常受欢迎。
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。
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。
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。
在 Python 图形化界面基础篇的本篇文章中,我们将聚焦于 Tkinter 中如何添加文本框( Entry )。文本框是一种常见的 GUI 元素,用于接收用户输入的文本信息。无论是创建登录界面、搜索框还是数据输入表单,文本框都是不可或缺的。在这篇文章中,我们将详细解释如何在 Tkinter 窗口中添加文本框,以及如何获取和处理用户输入的文本信息。
streamlit是一个Python库,可以只用Python(无需前端)创建一个网页应用。只要几行代码就可以为我们的应用创建一个界面,很适合做一些演示,比如展示数据、演示模型等。
小编最近碰上了一个数据分析利器,可以将我们需要的数据展示在网页上,并且进行相对深度的数据分析与挖掘,所以就打算借此机会和大家分享一下。
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
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