python 图表

介绍 (Introduction)

I have been thinking of trying out Streamlit for a while. So last weekend, I spent some time tinkering with it. If you have never heard of this tool before, it provides a very friendly way to create custom interactive Data web-apps for your Data Science and Machine Learning projects using Python. You can interact with the user to get inputs and display dynamic charts, tables, maps etc. Their official gallery might be a good place to start. It will give you a glimpse of what you can achieve with Streamlit. You would also find a long list of tweets from the Streamlit community going creative with the tool in their own unique ways. Do check them out for some inspiration. Streamlit can be downloaded using the pip install command (pip install streamlit).

我一直在考虑尝试Streamlit一段时间。因此，上周末，我花了一些时间进行修改。如果您以前从未听说过此工具，那么它提供了一种非常友好的方法，可以使用Python为您的数据科学和机器学习项目创建自定义的交互式数据Web应用程序。您可以与用户进行交互以获取输入并显示动态图表，表格，地图等。他们的官方画廊可能是一个不错的起点。它将使您了解Streamlit可以实现的目标。您还将从Streamlit社区中找到一长串推文，以自己的独特方式来使用该工具。请检查一下它们是否有启发。可以使用pip install命令( pip install streamlit )下载Streamlit。

In this article, I have shared a sample animated bar chart built using Streamlit. Although, some of the information to achieve this is available in bits and pieces, I couldn’t find much information on animated charts in one place. I hope this will help somebody who is looking to add an animated chart in their Streamlit Dashboard.

在本文中，我分享了使用Streamlit构建的示例动画条形图。尽管实现这一目标的一些信息是零碎的，但我无法在一处找到有关动画图表的大量信息。我希望这会对希望在其Streamlit仪表板中添加动画图表的人有所帮助。

数据集 (The Dataset)

Let’s talk about the data a little bit. Tennis being my favorite sport, I decided to do build something around it (and also because I really really really miss Wimbledon

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