streamlit中st.columns()更改按钮宽度位置颜色

时间: 2024-05-10 15:17:57 浏览: 369
在Streamlit中,可以使用`st.columns()`函数将页面分成多个列,并在每一列中添加不同的组件。要更改按钮的宽度、位置和颜色,可以使用CSS样式和HTML代码来自定义样式。 例如,要更改按钮的宽度和位置,您可以使用CSS的`width`和`margin`属性。示例代码如下: ``` import streamlit as st # 创建两列 col1, col2 = st.columns(2) # 在第一列中添加一个按钮 with col1: button = st.button("Click me") # 使用CSS样式更改按钮的宽度和位置 button_style = f""" width: 200px; margin: 20px auto; """ st.markdown(f"<style>{button_style}</style>", unsafe_allow_html=True) # 在第二列中添加一些文本 with col2: st.write("Hello, world!") ``` 要更改按钮的颜色,您可以使用CSS的`background-color`属性。示例代码如下: ``` import streamlit as st # 创建一个列 col = st.columns(1) # 在列中添加一个按钮 with col[0]: button = st.button("Click me") # 使用CSS样式更改按钮的颜色 button_style = f""" background-color: blue; color: white; padding: 10px 20px; """ st.markdown(f"<style>{button_style}</style>", unsafe_allow_html=True) ``` 注意,使用CSS样式和HTML代码来自定义样式可能会增加代码的复杂性和难度。如果您只需要更改按钮的文本或单击操作,则可以使用`st.button()`函数的参数来完成。例如,要更改按钮的文本,您可以使用`label`参数。示例代码如下: ``` import streamlit as st # 创建一个列 col = st.columns(1) # 在列中添加一个按钮 with col[0]: button = st.button(label="Click me!") ```
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import streamlit as st import numpy as np import pandas as pd import pickle import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.svm import SVC from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import streamlit_echarts as st_echarts from sklearn.metrics import accuracy_score,confusion_matrix,f1_score def pivot_bar(data): option = { "xAxis":{ "type":"category", "data":data.index.tolist() }, "legend":{}, "yAxis":{ "type":"value" }, "series":[ ] }; for i in data.columns: option["series"].append({"data":data[i].tolist(),"name":i,"type":"bar"}) return option st.markdown("mode pracitce") st.sidebar.markdown("mode pracitce") df=pd.read_csv(r"D:\课程数据\old.csv") st.table(df.head()) with st.form("form"): index_val = st.multiselect("choose index",df.columns,["Response"]) agg_fuc = st.selectbox("choose a way",[np.mean,len,np.sum]) submitted1 = st.form_submit_button("Submit") if submitted1: z=df.pivot_table(index=index_val,aggfunc = agg_fuc) st.table(z) st_echarts(pivot_bar(z)) df_copy = df.copy() df_copy.drop(axis=1,columns="Name",inplace=True) df_copy["Response"]=df_copy["Response"].map({"no":0,"yes":1}) df_copy=pd.get_dummies(df_copy,columns=["Gender","Area","Email","Mobile"]) st.table(df_copy.head()) y=df_copy["Response"].values x=df_copy.drop(axis=1,columns="Response").values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2) with st.form("my_form"): estimators0 = st.slider("estimators",0,100,10) max_depth0 = st.slider("max_depth",1,10,2) submitted = st.form_submit_button("Submit") if "model" not in st.session_state: st.session_state.model = RandomForestClassifier(n_estimators=estimators0,max_depth=max_depth0, random_state=1234) st.session_state.model.fit(X_train, y_train) y_pred = st.session_state.model.predict(X_test) st.table(confusion_matrix(y_test, y_pred)) st.write(f1_score(y_test, y_pred)) if st.button("save model"): pkl_filename = "D:\\pickle_model.pkl" with open(pkl_filename, 'wb') as file: pickle.dump(st.session_state.model, file) 会出什么错误

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