[Python] Streamlit matplotlib, seaborn 차트 그리기

📝Python Streamlit 차트 그리기

주피터 노트북에서 그렸던 plt 차트나 sb 차트는 스트림릿에서 표시하려면 plt.figure() 로 먼저 영역을 잡아주고

st.pyplot() 함수로 웹 화면에 그려준다(데이터 프레임의 내장 차트도 마찬가지로 해준다)

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

def main() :
    st.title('차트 그리기 1')
    df = pd.read_csv('streamlit_data/iris.csv')
    st.dataframe(df.head())

    # sepal_length 와 sepal_width 의 관계를 차트로 그리기
    fig = plt.figure()
    plt.scatter(data=df, x= 'sepal_length', y= 'sepal_width')
    plt.title('Sepal Lenght Vs Widht')
    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)

    # petal_length로 히스토그램 그리기
    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 나타내기
    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()