Streamlit 차트 그리기: fig = plt.figure() , st.pyplot(fig)

streamlit 차트 그리기

- 스트림릿에서 차트를 그릴 때는 차트 영역을 표시해야한다.

 

import streamlit as st import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns def main():     st.title('차트 그리기1')     df = pd.read_csv('data2/iris.csv')     st.dataframe(df)

 

- sepal_lenth와 sepal_width의 관계를 차트로 나타내시오.

fig = plt.figure() # 여기서부턴 차트영역이다.     plt.scatter(data = df, x = 'sepal_length', y ='sepal_width')     plt.title('Sepla Length vs Sepla Width')     plt.xlabel('Sepla Length')     plt.ylabel('Sepla Width')     st.pyplot(fig)     fig2 = plt.figure()     sns.scatterplot(data = df, x = 'sepal_length', y ='sepal_width')     plt.title('Sepla Length vs Sepla Width')     st.pyplot(fig2)     fig3 = plt.figure()     sns.regplot(data = df, x = 'sepal_length', y ='sepal_width')     st.pyplot(fig3)

fig = plt.fiture()

….

st.pylot(fig)

-> streamlit 에서 여기서부터 여기까지 차트의 영역이라는 뜻

(streamlit 결과물1)

(streamlit 결과물2)

(streamlit 결과물3)

 

- sepal_length로 히스토그램을 그린다. bin의 갯수는 20개로

 

fig4 = plt.figure()     plt.hist(data= df, x = 'sepal_length',bins=20,rwidth=0.8)     st.pyplot(fig4)

(streamlit 결과물)

 

- sepal_length 히스토그램을 그리되, bin의 갯수를 10개와 20개로 두개의 차트를 수평으로 보여주기

 

fig5 = plt.figure(figsize = (10,4))     plt.subplot(1,2,1)     plt.hist(data= df, x = 'sepal_length',bins=10,rwidth=0.8)     plt.subplot(1,2,2)     plt.hist(data= df, x = 'sepal_length',bins=20,rwidth=0.8)     st.pyplot(fig5)

(streamlit 결과물)

 

- species 컬럼의 데이터를 각각 몇개씩 있는지 차트로 나타내시오

 

fig6 = plt.figure()     sns.countplot(data = df, x ='species')     st.pyplot(fig6)

(streamlit 결과물)

 

- 지금까지 한건, plt와 seaborn 차트를 streamlit에 그리는 방법했다.

- 데이터 프레임이 제공하는 차트함수도 streamlit에 그릴수 있다.

 

- species는 각각 몇개인지, 데이터프레임의 차트로 그리는 방법

 

fig7 = plt.figure()     df['species'].value_counts().plot(kind = 'bar')     st.pyplot(fig7)

(streamlit 결과물)

 

- sepla_length 컬럼을 히스토그램으로!

 

fig8 = plt.figure()     df['sepal_length'].hist(bins = 40,rwidth = 0.8)     st.pyplot(fig8)

(streamlit 결과물)

 

if __name__ == '__main__':     main()