[st] app11 : plt.figure, st.pyplot() 활용해서 차트 그려보기

import streamlit as st

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pylab as plt

import seaborn as sns

def main() :

    st.title('plotting with st.pyplot()')

    df = pd.read_csv('data/iris.csv')

    st.dataframe(df.head())

    # 차트 그리기 sepal_length와 sepal_width의 관계를 차트로 그립니다.

    fig = plt.figure()

    plt.scatter(data=df, x='sepal_length', y='sepal_width')

    plt.title('sepal length vs width')

    plt.xlabel('sepal length')

    plt.ylabel('sepal width')

    st.pyplot(fig)  # plt.show() 역할

   

     

    fig2 = plt.figure()

    sns.regplot(data=df, x='sepal_length', y='sepal_width')

    st.pyplot(fig2)

    # sepal_length로 히스토그램을 그려주세요. bin의 개수는 20개로 해주세요.

    fig3= plt.figure(figsize=(10,4))

    plt.subplot(1,2,1)

    plt.hist(data= df, x= 'sepal_length', rwidth= 0.8, bins=10)

    plt.subplot(1,2,2)

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

    st.pyplot(fig3)

    # species 컬럼에는 종 정보가 들어있는데, 각 종별로 몇개씩 있는지를 차트로 나타내시오.

    fig4 = plt.figure()

    sns.countplot(data= df, x='species')

    st.pyplot(fig4)

    # 데이터프레임의 차트 그리는 코드도 실행 가능!

    fig5 = plt.figure()

    df['species'].value_counts().plot(kind= 'bar')

    st.pyplot(fig5)

    fig6 = plt.figure()

    df['sepal_length'].hist()

    st.pyplot(fig6)    

if __name__ == '__main__' :

    main()