Chart elements

Streamlit 支持多种不同的图表库,我们的目标是不断添加对更多库的支持。目前,我们库中最基础的是 Matplotlib。此外,还有交互式图表库,如 Vega Lite(二维图表)和 deck.gl(地图和三维图表)。最后,我们还提供了一些 Streamlit 原生的图表类型,如 st.line_chartst.area_chart

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简单面积图

显示一个区域图。

st.area_chart(my_data_frame)
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简单的条形图

显示一个条形图。

st.bar_chart(my_data_frame)
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简单的折线图

显示一个折线图。

st.line_chart(my_data_frame)
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简单的散点图

显示一个折线图。

st.scatter_chart(my_data_frame)
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地图上的散点图

在地图上显示点。

st.map(my_data_frame)
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Matplotlib

显示一个matplotlib.pyplot图形。

st.pyplot(my_mpl_figure)
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Altair

使用Altair库显示图表。

st.altair_chart(my_altair_chart)
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Vega-Lite

使用Vega-Lite库显示图表。

st.vega_lite_chart(my_vega_lite_chart)
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Plotly

显示一个交互式的Plotly图表。

st.plotly_chart(my_plotly_chart)
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Bokeh

显示一个交互式的Bokeh图表。

st.bokeh_chart(my_bokeh_chart)
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PyDeck

使用PyDeck库显示图表。

st.pydeck_chart(my_pydeck_chart)
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GraphViz

使用 dagre-d3 库显示图形。

st.graphviz_chart(my_graphviz_spec)

第三方组件

这些是由我们可爱的社区创建的精选组件。更多示例和灵感,请查看我们的 组件库 Streamlit 扩展

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Plost

一个看似简单的Streamlit绘图库。由@tvst创建。

import plost plost.line_chart(my_dataframe, x='time', y='stock_value', color='stock_name',)
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HiPlot

高维交互式绘图。由@facebookresearch创建。

data = [{'dropout':0.1, 'lr': 0.001, 'loss': 10.0, 'optimizer': 'SGD'}, {'dropout':0.15, 'lr': 0.01, 'loss': 3.5, 'optimizer': 'Adam'}, {'dropout':0.3, 'lr': 0.1, 'loss': 4.5, 'optimizer': 'Adam'}] hip.Experiment.from_iterable(data).display()
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ECharts

高维交互式绘图。由@andfanilo创建。

from streamlit_echarts import st_echarts st_echarts(options=options)
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