streamlit监控数据
时间: 2023-11-30 08:42:20 浏览: 40
使用Streamlit可以很方便地构建监控面板,以下是一个简单的例子:
```python
import streamlit as st
# 创建三个列
col1, col2, col3 = st.columns(3)
# 在第一列中添加一个metric组件
col1.metric("Temperature", "70 °F", "1.2 °F")
# 在第二列中添加一个metric组件
col2.metric("Wind", "9 mph", "-8%")
# 在第三列中添加一个metric组件
col3.metric("Humidity", "86%", "4%")
```
在这个例子中,我们使用`st.columns()`函数创建了三个列,然后在每个列中添加了一个`metric`组件。`metric`组件可以用于显示监控数据,包括指标名称、指标值和指标变化量。你可以根据自己的需求自定义指标名称、指标值和指标变化量。
相关问题
streamlit动态更新数据的方法
Streamlit可以通过使用`st.cache`和`st.session_state`实现动态更新数据。具体步骤如下:
1. 使用`st.cache`来缓存数据,当数据发生更改时,缓存会自动失效并重新计算。例如:
```
@st.cache
def load_data():
data = pd.read_csv('data.csv')
return data
```
2. 使用`st.session_state`来存储数据,这样可以在不同的页面和会话之间共享数据。例如:
```
if 'data' not in st.session_state:
st.session_state.data = load_data()
```
3. 在应用程序中设置按钮或其他交互元素,以触发重新计算数据。例如:
```
if st.button('重新计算数据'):
st.session_state.data = load_data()
```
这样,当用户单击“重新计算数据”按钮时,数据将被重新计算并存储在`st.session_state.data`中,从而实现动态更新数据的效果。
streamlit鸢尾花数据kmeans聚类
以下是使用streamlit进行鸢尾花数据k-means聚类的示例代码:
```python
import streamlit as st
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import KMeans
import plotly.express as px
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 构建聚类模型
model = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)
model.fit(X)
# 创建应用
st.title('鸢尾花数据K-Means聚类')
st.write('数据集包含150个观测值,每个观测值有4个特征(萼片长度,萼片宽度,花瓣长度,花瓣宽度)。')
# 显示原始数据
st.subheader('原始数据')
df = pd.DataFrame(data=X, columns=iris.feature_names)
df['target'] = y
st.write(df)
# 显示聚类结果
st.subheader('聚类结果')
clusters = model.predict(X)
df['cluster'] = clusters
st.write(df)
# 可视化聚类结果
fig = px.scatter_3d(df, x='sepal length (cm)', y='sepal width (cm)', z='petal length (cm)', color='cluster')
st.plotly_chart(fig)
```
可以在命令行中运行`streamlit run app.py`来启动应用程序。应用程序将显示数据集的原始数据和聚类结果,并使用3D散点图可视化聚类结果。用户可以使用滑块来调整聚类数量,以查看不同聚类数量下的聚类效果。
注意:此示例假定用户已经熟悉鸢尾花数据集和K-Means聚类算法。如果用户不熟悉这些概念,可以在应用程序中提供更多说明和参考资料。
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