[Streamlit] matplotlib, seaborn을 이용한 차트 그리기

Streamlit 라이브러리의 pyplot() 을 이용하면

matplotlib나 seaborn을 이용해 만든 차트를 출력할 수 있다.

iris.csv

0.00MB

import streamlit as st
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

def main():
    st.title('차트 그리기 1')

    df = pd.read_csv('data2/iris.csv')
    
    st.dataframe(df)

    # 차트 그리기
    # sepal_length 와 sepal_width 의 관계를
    # 차트로 나타내시오.

    fig = plt.figure()
    plt.scatter(data = df, x = 'sepal_length', y = 'sepal_width')
    plt.title('Sepa Length vs Width')
    plt.xlabel('Sepal Length')
    plt.ylabel('Sepal Width')
    st.pyplot(fig)
    
    fig2 = plt.figure()
    sns.scatterplot(
            data = df, x = 'sepal_length', y = 'sepal_width')
    plt.title('Sepa Length vs Width')
    plt.xlabel('Sepal Length')
    plt.ylabel('Sepal Width')
    st.pyplot(fig2)

    fig3 = plt.figure()
    sns.regplot(data = df, x = 'sepal_length', y = 'sepal_width')
    st.pyplot(fig3)

    # sepal_length 로 히스토그램을 그린다.
    # bin 의 갯수는 20개로,

    fig4 = plt.figure()
    plt.hist(data= df, x='sepal_length',bins=20, rwidth = 0.8)
    st.pyplot(fig4)

    # sepal_length 히스토그램을 그리되,
    # bin 의 갯수를 10가와 20개로 
    # 두개의 차트를 수평으로 부여주기

    fig5 = plt.figure(figsize=(10,4))
    plt.subplot(1, 2, 1)
    plt.hist(data= df, x='sepal_length',bins=10, rwidth = 0.8)

    plt.subplot(1, 2, 2)
    plt.hist(data= df, x='sepal_length',bins=20, rwidth = 0.8)

    st.pyplot(fig5)

    # species 컬럼의 데이터가 각각 몇개씩 있는지
    # 차트로 나타내시오

    fig6 = plt.figure()
    sns.countplot(data = df, x='species')
    st.pyplot(fig6)


    # 지금까지 한것은 plt와 seaborn 차트를
    # streamlit에 그리는 방법이다.

    #### 데이터프레임이 제공하는 차트 함수도 
    # streamlit에 그릴 수 있다.

    # species 는 각각 몇개인지, 데이터프레임의
    # 차트로 그리는 방법

    fig7 = plt.figure()
    df['species'].value_counts().plot(kind = 'bar')
    st.pyplot(fig7)

    # sepal_legth 컬럼을 히스토그램으로 
    fig8 = plt.figure()
    df['sepal_length'].hist(bins = 40)
    st.pyplot(fig8)

    


if __name__ == '__main__':
    main()