Python Streamlit 從入門到實戰 — 快速構建機器學習和數據科學 Web 應用 (微課視頻版)

王鑫 數據分析工程師，是一名終身學習者，擁有豐富的Python知識，精通Streamlit、Django、Pygame、Pandas、NumPy、scikit-learn、TensorFlow、Matplotlib、Vega-Altair、Pyomo、Ray等Python庫，擅於通過編程學習新知識，熱愛編程技術。

　　

　　

　　

　　

　　

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基  礎  篇

第1章  Streamlit的介紹及安裝（ 35min） 3

1.1  Streamlit是什麽 3

1.2  Streamlit的優勢及特點 3

1.3  Streamlit的安裝 4

1.3.1  Python環境安裝 4

1.3.2  通過Anaconda安裝 4

1.4  Streamlit演示項目介紹 6

1.4.1  啟動Streamlit演示項目後端服務 6

1.4.2  歡迎頁面 6

1.4.3  動畫演示頁面 7

1.4.4  繪圖演示頁面 7

1.4.5  地理數據演示頁面 8

1.4.6  數據框演示頁面 8

1.5  關閉項目運行 9

1.6  啟動自定義的項目 9

1.7  本章小結 10

第2章  文本類和數據類展示的元素（ 88min） 11

2.1  普通文本展示元素 11

2.2  標題展示元素 12

2.3  章節展示元素 13

2.4  子章節展示元素 16

2.5  代碼塊展示元素 17

2.6  說明文字展示元素 19

2.7  Markdown語法展示元素 21

2.8  LaTeX公式文本展示元素 23

2.9  數據框展示元素 24

2.10  Table數據框展示元素 26

2.11  Metric指標類展示元素 27

2.12  JSON數據展示元素 28

2.13  超級方法write()展示各類元素 30

第3章  數據可視化和圖表元素（ 113min） 33

3.1  內置折線圖 33

3.2  內置條形圖 37

3.3  內置面積圖 40

3.4  內置帶點的地圖 44

3.5  展示Graphviz庫圖像 45

3.6  展示Matplotlib庫圖像 47

3.6.1  折線圖 48

3.6.2  條形圖 49

3.6.3  面積圖 51

3.7  展示Seaborn庫圖像 52

3.8  展示Vega-Altair庫圖像 54

3.8.1  折線圖 54

3.8.2  熱力圖 55

3.9  展示Plotly庫圖像 57

3.10  展示Bokeh庫圖像 58

3.11  展示Pydeck庫圖像 60

第4章  多媒體展示元素（ 39min） 64

4.1  圖像 64

4.1.1  單個圖像 65

4.1.2  多個圖像 67

4.1.3  操作圖像 68

4.2  音頻 69

4.2.1  播放本地音頻 69

4.2.2  播放生成的音頻 69

4.3  視頻 70

4.4  表情符號 71

 

 

 

第5章  用戶輸入類組件（ 162min） 73

5.1  普通按鈕 73

5.2  單選按鈕 75

5.3  復選框 77

5.4  下拉按鈕 79

5.5  多選下拉按鈕 81

5.6  數值滑塊組件 84

5.7  範圍選擇滑塊組件 86

5.8  下載按鈕 88

5.9  單行文本輸入框組件 90

5.10  數字輸入框組件 92

5.10.1  簡單示例 93

5.10.2  計算身體質量指數 94

5.11  多行文本輸入框組件 95

5.12  日期選擇組件 97

5.13  時間選擇組件 99

5.14  文件上傳組件 101

5.14.1  上傳單個文件 102

5.14.2  上傳多個文件 103

5.15  拍照組件 104

5.16  顏色撿拾組件 105

第6章  佈局和容器組件（ 76min） 107

6.1  側邊欄 107

6.1.1  往側邊欄添加組件的語法 107

6.1.2  使用示例 107

6.1.3  使用側邊欄實現多頁面應用 108

6.1.4  使用側邊欄實現山西旅游助手 109

6.2  列容器 110

6.2.1  使用示例 111

6.2.2  使用列容器構成柵格佈局 112

6.3  選項卡 113

6.3.1  使用示例 113

6.3.2  使用選項卡介紹機器學習流程 114

6.4  擴展器 116

6.4.1  使用示例 116

6.4.2  使用擴展器介紹NumPy庫 117

6.5  容器 119

6.6  占位容器 120

6.7  多頁面應用 122

第7章  狀態顯示、流程控制及高級特性（ 122min） 125

7.1  狀態顯示 125

7.1.1  進度條組件 125

7.1.2  旋轉等待組件 126

7.1.3  錯誤信息框 127

7.1.4  警告信息框 128

7.1.5  提示信息框 129

7.1.6  成功信息框 129

7.1.7  異常信息框 130

7.2  控制流程 131

7.2.1  停止執行 131

7.2.2  提交表單 132

7.3  高級特性 134

7.3.1  頁面設置 134

7.3.2  回顯代碼 136

7.3.3  顯示幫助信息 138

7.3.4  會話狀態 142

7.3.5  優化性能 145

     

實  戰  篇

第8章  企鵝分類項目（ 116min） 153

8.1  標準的機器學習工作流程 153

8.1.1  數據收集 153

8.1.2  數據預處理 154

8.1.3  構建數據集 154

8.1.4  模型的訓練 155

8.1.5  模型的優化 155

8.1.6  模型的評估 156

8.1.7  模型的部署 156

8.2  企鵝分類Web應用 157

8.2.1  數據集介紹 157

8.2.2  創建基於機器學習的企鵝分類Web應用 158

第9章  醫療費用預測Web應用（ 61min） 174

9.1  數據集介紹 174

9.2  數據預處理 176

9.3  選擇回歸算法創建模型 177

9.4  將模型保存到文件中 179

9.5  在Streamlit Web應用中使用預先訓練的模型 180

9.5.1  構建用戶輸入的Web頁面 180

9.5.2  將用戶輸入數據轉換為數據預處理的數據格式 182

9.5.3  根據輸入數據預測醫療費用 184

9.5.4  優化醫療費用預測Web應用 185

第10章  銷售數據儀表板Web應用（ 83min） 191

10.1  數據集介紹 191

10.2  讀取超市銷售數據 192

10.3  創建篩選維度的側邊欄 194

10.4  創建可視化圖表 197

10.4.1  創建按產品類型劃分的橫向條形圖 197

10.4.2  創建按小時劃分的縱向條形圖 200

10.5  創建關鍵指標信息 203

10.6  組織信息調整佈局 206

10.6.1  實現整體佈局 207

10.6.2  替換各區域內容 209

 

 

 

　　

VI

 

 

VII