Streamlit
Streamlit: ML 및 데이터 과학을 위한 Python 웹 앱
Streamlit 제품 정보
기계 학습 및 데이터 과학 프로젝트를위한 맞춤형 웹 앱을 어떻게 작성할 수 있는지 궁금한 적이 있습니까? 해당 앱을 생성하고 공유하기위한 스위스 군대 나이프와 같은 파이썬 라이브러리 인 Streamlit을 입력하십시오. 직관적으로 설계되었으므로 모델과 데이터 시각화를 보여주는 사용자 인터페이스를 구축하는 것이 산들 바람이됩니다. 파이썬 스크립트를 대화식 웹 경험으로 바꾸는 마법 지팡이를 갖는 것과 같습니다!
그래서, 당신은 어떻게 sleamlit로 시작합니까? 먼저 먼저 설치해야합니다. 터미널을 발사하고`pip install sleamlit '을 입력하십시오. 완료되면 라이브러리를 파이썬 스크립트로 가져 오십시오. 거기서부터 Streamlit의 기능을 사용하여 대화식 위젯을 만들고 멋진 플롯을 생성하며 데이터를 팝하는 방식으로 표시 할 수 있습니다. 당신이 당신의 창조물을 실제로 볼 준비가되면,``smallit run your_script.py` 앱이 브라우저에서 생겨납니다.
Streamlit의 핵심 기능
왜 그런 강국으로 만드는 것은 무엇입니까? 핵심 기능으로 뛰어 들어 봅시다. 우선, 속도와 단순성에 관한 것입니다. 파이썬 중심 접근 방식 덕분에 "데이터 시각화"라고 말할 수있는 것보다 빠르게 앱을 만들 수 있습니다. 그런 다음 인터랙티브 위젯 (슬라이더, 드롭 다운 및 버튼)이있어 사용자가 앱을 실시간으로 플레이 할 수 있습니다. 그리고 물건을 최신 상태로 유지하는 것에 대해 걱정하지 마십시오. Streamlit의 자동 반응성은 데이터가 변경 될 때마다 앱 업데이트를 보장합니다. 또한 Pandas, Matplotlib 및 Plotly와 같은 인기있는 파이썬 라이브러리와 잘 어울리므로 통합을 스냅합니다. 걸작을 공유 할 준비가되면 Streamlit은 다양한 플랫폼에서 원활한 배포 옵션을 제공합니다.
Streamlit의 사용 사례
그러나 실제로 Streamlit로 무엇을 할 수 있습니까? 오, 가능성은 끝이 없습니다! 프로처럼 데이터를 탐색 할 수있는 대화식 대시 보드를 구축한다고 상상해보십시오. 아니면 머신 러닝 모델을 보여주고있을 수도 있고, 다른 사람들이 그것을 가지고 놀고 그 예측을 실제로보고 싶어합니다. Sleamlit은 숫자로 스토리를 알려주는 데이터 시각화 앱을 만들기위한 귀하의 방문입니다. 또한 데이터 분석 또는 자동화 프로세스를 간소화하는 편리한 앱인 내부 도구를 잊지 마십시오. 데이터 과학자, 기계 학습 엔지니어이든 데이터를 좋아하는 사람이든 간 Sleamlit에는 장갑과 같은 요구에 맞는 사용 사례가 있습니다.
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