streamlit中st.columns()更改按钮宽度位置颜色

时间: 2024-05-10 10:17:57 浏览: 484
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!") ```
阅读全文

相关推荐

import streamlit as st import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import altair as alt from PIL import Image # st.header - 显示主标题 st.header('学习streamlit模块')#显示主标题 # st.subheader - 显示副标题 st.subheader('副标题用法')#显示副标题 # st.text - 显示文本 st.text('显示定宽文本') # st.markdown - 显示markdown文本 st.markdown('Streamlit <html>', True) st.markdown('Streamlit <html>', False) # st.code - 显示代码块 code = '''def hello(): print("Hello, Streamlit!")''' st.code(code, language='python') st.code(code, language='java') # st.write - 通用显示方法 st.write("2222") st.write(1234) st.write(pd.DataFrame({ '名字': [1, 2, 3, 4], '电话': [10, 20, 30, 50], })) # json a = { 'foo': 'bar', 'baz': 'boz', 'stuff': [ 'stuff 1', 'stuff 2', 'stuff 3', 'stuff 5', ], } st.json(a) st.write(a["stuff"][1]) # st.pyplot - 显示pyplot图表 arr = np.random.normal(1, 1, size=100) plt.hist(arr, bins=50) st.set_option('deprecation.showPyplotGlobalUse', False) st.pyplot() # st.altair - 显示altair图表 df = pd.DataFrame(np.random.randn(200, 3), columns=['a', 'b', 'c']) c = alt.Chart(df).mark_circle().encode(x='a', y='b', size='c', color='c') st.altair_chart(c) # st.vega_lite_chart - 显示Vega-Lite图表 df = pd.DataFrame(np.random.randn(200, 3), columns=['a', 'b', 'c']) st.vega_lite_chart(df, { 'mark': 'circle', 'encoding': {'x': {'field': 'a', 'type': 'quantitative'}, 'y': {'field': 'b', 'type': 'quantitative'}, 'size': {'field': 'c', 'type': 'quantitative'}, 'color': {'field': 'c', 'type': 'quantitative'}, }, }) # st.line_chart - 显示折线图 chart_data = pd.DataFrame(np.random.randn(20, 3), columns=['a', 'b', 'c']) st.line_chart(chart_data) # st.area_chart - 显示区域图 chart_data = pd.DataFrame(np.random.randn(20, 3), columns=['a', 'b', 'c']) st.area_chart(chart_data) # st.map - 显示地图 df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 2) / [50, 50] + [37.76, -122.4], columns=['lat', 'lon']) st.map(df) 请详细解释以上代码

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

最新推荐

recommend-type

C#实现改变DataGrid某一行和单元格颜色的方法

在C#中,改变DataGrid的行和单元格颜色通常涉及到对WPF的DataGrid控件的操作,包括数据源的绑定、行和单元格的获取以及样式设置。以下是一个详细的步骤来实现这一功能: 1. **添加DataGrid控件**: 在XAML文件中,...
recommend-type

使用Python向DataFrame中指定位置添加一列或多列的方法

这篇文章将详细讲解如何在DataFrame中指定位置添加一列或多列,以解决仅能在末尾添加列的问题。 首先,我们回顾一下基本的添加列的方法。假设我们有一个DataFrame `feature`,可以通过以下方式向末尾添加一列: ``...
recommend-type

python操作mysql中文显示乱码的解决方法

在Python编程语言中,与MySQL数据库进行交互时,有时会遇到中文字符显示为乱码的问题。这通常是由于编码不一致导致的。以下是一些解决Python操作MySQL时中文乱码问题的关键步骤和方法: 1. **Python文件编码设置**...
recommend-type

Deep-Learning-with-PyTorch-by-Eli-Stevens-Luca-Antiga-Thomas-Viehmann

Deep_Learning_with_PyTorch_by_Eli_Stevens_Luca_Antiga_Thomas_Viehmann
recommend-type

Python调试器vardbg:动画可视化算法流程

资源摘要信息:"vardbg是一个专为Python设计的简单调试器和事件探查器,它通过生成程序流程的动画可视化效果,增强了算法学习的直观性和互动性。该工具适用于Python 3.6及以上版本,并且由于使用了f-string特性,它要求用户的Python环境必须是3.6或更高。 vardbg是在2019年Google Code-in竞赛期间为CCExtractor项目开发而创建的,它能够跟踪每个变量及其内容的历史记录,并且还能跟踪容器内的元素(如列表、集合和字典等),以便用户能够深入了解程序的状态变化。" 知识点详细说明: 1. Python调试器(Debugger):调试器是开发过程中用于查找和修复代码错误的工具。 vardbg作为一个Python调试器,它为开发者提供了跟踪代码执行、检查变量状态和控制程序流程的能力。通过运行时监控程序,调试器可以发现程序运行时出现的逻辑错误、语法错误和运行时错误等。 2. 事件探查器(Event Profiler):事件探查器是对程序中的特定事件或操作进行记录和分析的工具。 vardbg作为一个事件探查器,可以监控程序中的关键事件,例如变量值的变化和函数调用等,从而帮助开发者理解和优化代码执行路径。 3. 动画可视化效果:vardbg通过生成程序流程的动画可视化图像,使得算法的执行过程变得生动和直观。这对于学习算法的初学者来说尤其有用,因为可视化手段可以提高他们对算法逻辑的理解,并帮助他们更快地掌握复杂的概念。 4. Python版本兼容性:由于vardbg使用了Python的f-string功能,因此它仅兼容Python 3.6及以上版本。f-string是一种格式化字符串的快捷语法,提供了更清晰和简洁的字符串表达方式。开发者在使用vardbg之前,必须确保他们的Python环境满足版本要求。 5. 项目背景和应用:vardbg是在2019年的Google Code-in竞赛中为CCExtractor项目开发的。Google Code-in是一项面向13到17岁的学生开放的竞赛活动,旨在鼓励他们参与开源项目。CCExtractor是一个用于从DVD、Blu-Ray和视频文件中提取字幕信息的软件。vardbg的开发过程中,该项目不仅为学生提供了一个实际开发经验的机会,也展示了学生对开源软件贡献的可能性。 6. 特定功能介绍: - 跟踪变量历史记录:vardbg能够追踪每个变量在程序执行过程中的历史记录,使得开发者可以查看变量值的任何历史状态,帮助诊断问题所在。 - 容器元素跟踪:vardbg支持跟踪容器类型对象内部元素的变化,包括列表、集合和字典等数据结构。这有助于开发者理解数据结构在算法执行过程中的具体变化情况。 通过上述知识点的详细介绍,可以了解到vardbg作为一个针对Python的调试和探查工具,在提供程序流程动画可视化效果的同时,还通过跟踪变量和容器元素等功能,为Python学习者和开发者提供了强大的支持。它不仅提高了学习算法的效率,也为处理和优化代码提供了强大的辅助功能。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【IT设备维保管理入门指南】:如何制定有效的维护计划,提升设备性能与寿命

![【IT设备维保管理入门指南】:如何制定有效的维护计划,提升设备性能与寿命](https://docs.plesk.com/en-US/onyx/administrator-guide/images/78798.webp) # 摘要 本文全面探讨了IT设备维保管理的各个方面,从理论基础到实践案例,再到技术革新和未来展望。首先概述了维保计划的重要性,强调了其在延长设备生命周期和提升性能稳定性方面的作用。接着,文中详细论述了维保计划的制定原则,包括预防性维护、设备分类及成本效益分析等。通过分析不同行业的实践案例,本文揭示了成功维保计划的关键因素,并提出了效果评估与改进的策略。随后,探讨了性能监
recommend-type

python爬取网页链接,url = “https://koubei.16888.com/57233/0-0-0-0”

在Python中,使用如`requests`库来发送HTTP请求并抓取网页链接是比较常见的做法。以下是如何使用`requests`和BeautifulSoup库(用于解析HTML)来爬取给定URL上的信息: 首先,确保已安装`requests`和`beautifulsoup4`库,如果未安装可以使用以下命令安装: ```bash pip install requests beautifulsoup4 ``` 然后,你可以编写以下Python脚本来爬取指定URL的内容: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup # 定义要
recommend-type

掌握Web开发:Udacity天气日记项目解析

资源摘要信息: "Udacity-Weather-Journal:Web开发路线的Udacity纳米度-项目2" 知识点: 1. Udacity:Udacity是一个提供在线课程和纳米学位项目的教育平台,涉及IT、数据科学、人工智能、机器学习等众多领域。纳米学位是Udacity提供的一种专业课程认证,通过一系列课程的学习和实践项目,帮助学习者掌握专业技能,并提供就业支持。 2. Web开发路线:Web开发是构建网页和网站的应用程序的过程。学习Web开发通常包括前端开发(涉及HTML、CSS、JavaScript等技术)和后端开发(可能涉及各种服务器端语言和数据库技术)的学习。Web开发路线指的是在学习过程中所遵循的路径和进度安排。 3. 纳米度项目2:在Udacity提供的学习路径中,纳米学位项目通常是实践导向的任务,让学生能够在真实世界的情境中应用所学的知识。这些项目往往需要学生完成一系列具体任务,如开发一个网站、创建一个应用程序等,以此来展示他们所掌握的技能和知识。 4. Udacity-Weather-Journal项目:这个项目听起来是关于创建一个天气日记的Web应用程序。在完成这个项目时,学习者可能需要运用他们关于Web开发的知识,包括前端设计(使用HTML、CSS、Bootstrap等框架设计用户界面),使用JavaScript进行用户交互处理,以及可能的后端开发(如果需要保存用户数据,可能会使用数据库技术如SQLite、MySQL或MongoDB)。 5. 压缩包子文件:这里提到的“压缩包子文件”可能是一个笔误或误解,它可能实际上是指“压缩包文件”(Zip archive)。在文件名称列表中的“Udacity-Weather-journal-master”可能意味着该项目的所有相关文件都被压缩在一个名为“Udacity-Weather-journal-master.zip”的压缩文件中,这通常用于将项目文件归档和传输。 6. 文件名称列表:文件名称列表提供了项目文件的结构概览,它可能包含HTML、CSS、JavaScript文件以及可能的服务器端文件(如Python、Node.js文件等),此外还可能包括项目依赖文件(如package.json、requirements.txt等),以及项目文档和说明。 7. 实际项目开发流程:在开发像Udacity-Weather-Journal这样的项目时,学习者可能需要经历需求分析、设计、编码、测试和部署等阶段。在每个阶段,他们需要应用他们所学的理论知识,并解决在项目开发过程中遇到的实际问题。 8. 技术栈:虽然具体的技术栈未在标题和描述中明确提及,但一个典型的Web开发项目可能涉及的技术包括但不限于HTML5、CSS3、JavaScript(可能使用框架如React.js、Angular.js或Vue.js)、Bootstrap、Node.js、Express.js、数据库技术(如上所述),以及版本控制系统如Git。 9. 学习成果展示:完成这样的项目后,学习者将拥有一个可部署的Web应用程序,以及一个展示他们技术能力的项目案例,这些对于未来的求职和职业发展都是有价值的。 10. 知识点整合:在进行Udacity-Weather-Journal项目时,学习者需要将所学的多个知识点融合在一起,包括前端设计、用户体验、后端逻辑处理、数据存储和检索、以及可能的API调用等。 总结来说,Udacity-Weather-Journal项目是Udacity Web开发纳米学位课程中的一个重要实践环节,它要求学习者运用他们所学到的前端和后端开发技能,完成一个具体的Web应用程序项目。通过完成这样的项目,学习者能够将理论知识转化为实践经验,并为他们未来在IT行业的职业发展打下坚实的基础。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依