如何使用jupyter语言将多组数据导入成曲线图，最后用streamlit导出多条曲线（代码）

首先，我们需要使用 `pandas` 库读取多组数据，并对每组数据进行处理和可视化。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取多组数据
data1 = pd.read_csv('data1.csv')
data2 = pd.read_csv('data2.csv')
data3 = pd.read_csv('data3.csv')

# 处理数据
data1['date'] = pd.to_datetime(data1['date'])
data2['date'] = pd.to_datetime(data2['date'])
data3['date'] = pd.to_datetime(data3['date'])

# 可视化数据
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(data1['date'], data1['value'], label='data1')
ax.plot(data2['date'], data2['value'], label='data2')
ax.plot(data3['date'], data3['value'], label='data3')
ax.legend()

# 导出图像
fig.savefig('plot.png')

然后，我们可以使用 `streamlit` 库将多条曲线导出为一个交互式应用程序。以下是一个示例代码：

import streamlit as st

# 读取多组数据
data1 = pd.read_csv('data1.csv')
data2 = pd.read_csv('data2.csv')
data3 = pd.read_csv('data3.csv')

# 处理数据
data1['date'] = pd.to_datetime(data1['date'])
data2['date'] = pd.to_datetime(data2['date'])
data3['date'] = pd.to_datetime(data3['date'])

# 绘制图像
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(data1['date'], data1['value'], label='data1')
ax.plot(data2['date'], data2['value'], label='data2')
ax.plot(data3['date'], data3['value'], label='data3')
ax.legend()

# 显示图像
st.pyplot(fig)

在 `streamlit` 应用程序中，我们使用 `st.pyplot` 函数将绘制的图像显示在页面上。用户可以与图像进行交互，并查看每组数据的详细信息。