Visual Studio Code : streamlit을 이용한 차트 그리기 (1)

import streamlit as st
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sb

우선 사용할 라이브러리들을 import 해줍니다.

 

def main() :
    st.title('차트 그리기 1')
    df=pd.read_csv('Github/streamlit/streamlit_data/iris.csv')
    st.dataframe(df.head())
    
    # sepal_length와 sepla_width의 관계를 차트로 그리시오.
    fig = plt.figure()
    plt.scatter(data=df,x='sepal_length',y='sepal_width')
    plt.title('Sepal Length VS Sepal Width')
    plt.xlabel('sepal length')
    plt.ylabel('sepal width')
    st.pyplot(fig)

    fig2 = plt.figure()
    sb.regplot(data=df,x='sepal_length',y='sepal_width')
    st.pyplot(fig2)

    fig3 = plt.figure()
    plt.hist(data=df,x='petal_length',bins=10,rwidth=0.8)
    st.pyplot(fig3)

    fig4 = plt.figure(figsize=(10,4))
    plt.subplot(1,2,1)
    plt.hist(data=df,x='petal_length',bins=10,rwidth=0.8)

    plt.subplot(1,2,2)
    plt.hist(data=df,x='petal_length',bins=20,rwidth=0.8)
    st.pyplot(fig4)


    # df의 species 컬럼의 각 종별로 몇개의 데이터가 있는지
    # 차트로 나타내시오.

    fig5=plt.figure()
    df['species'].value_counts().plot(kind='bar')
    st.pyplot(fig5)

    fig6=plt.figure()
    df['petal_length'].hist()
    st.pyplot(fig6)


if __name__ == '__main__' :
    main()

.

    우리가 jupyternotebook에서 그렸던, plt 차트나 sb 차트는 스트림릿에서 표시하려면, plt.figure()로 먼저 영역을 잡아주고, st.pyplot() 함수로 웹 화면에 그려준다.

 

plt.scatter

sb.regplot