streamlitで遊ぼう！ - Qiita
※ 2020/12/28 デプロイの節を追加 はじめに この記事ではstreamlitでいくつかアプリケーションを作成し、streamlitに入門することを目的とします。 streamlitを用いて、プロトタイプアプリを簡単に作成できるようになれればと思います。 repository: https://github.com/irisu-inwl/streamlit-tutorial 動作確認環境: windwos10, docker for windows この記事でやること streamlitでアプリケーションを作るために利用できそうなメソッド群の紹介 機械学習・データ分析アプリケーションのプロトタイプの作成 この記事で取り扱わないこと 機械学習アルゴリズムの解説 データサイエンス部分の解説 準備 streamlit環境をdockerで用意します。 docker build --tag
【Python】 StreamlitとPlotlyでダッシュボードを作成する方法
Pythonベースでインタラクティブなダッシュボードを作成するためのフレームワークの1つにStreamlitがあります。現在最も人気があるフレームワークはDashのようですが、下のグラフのようにGithub上では2020年以降Streamlitの人気が急激に伸びていることが分かります。 StreamlitはDashのように見た目の細かいカスタマイズができないという欠点がありますが、ある程度デフォルトの設定を受け入れることができれば非常に簡単にダッシュボードを作成することができます。今回はStreamlitとPlotlyでKaggleデータの特徴量とラベルを可視化するダッシュボードを作ります。 データとダッシュボード 今回はkaggleのtabular playground series Mar 2021のデータを使います。このデータは下表の通りサンプルidと19個のカテゴリカル変数(cat
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Python だけで作る Web アプリケーション(フロントエンド編)
実践Streamlit & Flask - AIプロジェクトをいい感じにする技術 / Service development with Streamlit and Flask
GitHub - streamlit/streamlit: Streamlit — A faster way to build and share data apps.
Streamlit • A faster way to build and share data apps
Streamlit を用いたデータ分析アプリ制作 - Qiita
