一个大小白的最全Python可视化教程，超全的

chart(plot, use_container_width=True)

elif kind == "Pandas Matplotlib":

plot = pd_plot(chart_type, df)

st.pyplot(plot)

elif kind == "Bokeh":

plot = bokeh_plot(chart_type, df)

st.bokeh_chart(plot, use_container_width=True)

是一系列if...else...的推断，当描画绘出解的模块化是matplotlib时就线程也就是说的matplotlib_plot()formula_，当描画绘出解的模块化是seaborn时就线程也就是说的sns_plot()formula_，依次并不一定。我们来看其中一个formula_sns_plot()的具体逻辑，代码如下

def sns_plot(chart_type: str, df):

""" 降解seaborn描画的绘出解 """

fig, ax = plt.subplots()

if chart_type == "Scatter":

with st.echo():

sns.scatterplot(

data=df,

x="bill_depth_mm",

y="bill_length_mm",

hue="species",

plt.title("Bill Depth by Bill Length")

elif chart_type == "Histogram":

with st.echo():

sns.histplot(data=df, x="bill_depth_mm")

plt.title("Count of Bill Depth Observations")

elif chart_type == "Bar":

with st.echo():

sns.barplot(data=df, x="species", y="bill_depth_mm")

plt.title("Mean Bill Depth by Species")

elif chart_type == "Boxplot":

with st.echo():

sns.boxplot(data=df["bill_depth_mm"].dropna())

plt.title("Bill Depth Observations")

elif chart_type == "Line":

with st.echo():

sns.lineplot(data=df, x=df.index, y="bill_length_mm")

plt.title("Bill Length Over Time")

return fig

其实也是一系列if...else...的推断，当所要描画的绘出解是散点绘出时，线程的是sns.scatterplot()formula_，所要描画的是直方绘出时，线程的是sns.histplot()，描画的柱状绘出或者是折线绘出时也是并不一定

最终要是我们想要查询流原始数据时，也可以查询，代码如下

# 重现流原始数据

with st.container():

show_data = st.checkbox("See the raw data?")

if show_data:

df

# 要点

st.subheader("Notes")

st.write(

"""

- 这个系统设计是通过python之中的streamlit模块化制作出来的

- 关切"关于原始数据分析与三维"，学习更多原始数据分析和三维基本知识与能力

"""

output

。

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