很多数据科学工作者都存在这样一个痛点,由于没有能点亮网页前端的技能树,导致在项目展示或项目合作时,无法快速开发出这样一套用户界面以供使用。而今天要介绍的Streamlit正是为了应对这一痛点而生的。 Streamlit是一个机器学习工程师专用的,专门针对机器学习和数据科学团队的应用开发框架,是目前开发自定义机器学习工具的最快的方法。可以认为它的目标是取代Flask在机器学习项目中的地位,可以帮助机器学习工程师快速开发用户交互工具。 一、Streamlit是什么? Streamlit是一个强大的python开源工具包…

2020年06月30日 0条评论 17点热度 1人点赞 阅读全文

Bokeh是一个基于D3.js的绘图库,所以其绘图结果可以与Web应用无缝衔接,在实现与读者交互的同时,便于分享、传播。其次,Bokeh有着自己强大又丰富的绘图库,提供了优雅、简洁的多功能图形绘制方法,在超大数据集或流式数据集上具有高性能的交互性,且与Python(或其他语言)的交互快速而简单。 开始上手 先画一个简单的散点图 from bokeh.plotting import figure, output_notebook, showoutput_notebook()x = [1, 2, 3, 4, 5]y =…

2020年06月29日 0条评论 7点热度 0人点赞 阅读全文

绘图步骤: 准备数据 选择结果输出方式 可以用output_file()输出为"lines.html". 也可以使用output_notebook()在 Jupyter notebooks中直接展示。 用figure()绘制画布 绘制图形,如line() 显示绘图结果 举个栗子: 01_显示多条曲线,用用output_file()展示: PS:正因为Matplotlib的图太丑,参数设置复杂;Plotly需要注册才能使用更多功能;Seaborn对高版本Python支持不是很友好(本主在2016年放弃Seaborn,…

2020年06月28日 0条评论 6点热度 1人点赞 阅读全文