Streamlit-Echarts 开源项目教程
2026-01-18 10:15:05作者:宣利权Counsellor
1. 项目的目录结构及介绍
Streamlit-Echarts 项目的目录结构如下:
streamlit-echarts/
├── LICENSE
├── README.md
├── examples/
│ ├── basic_example.py
│ ├── custom_theme.py
│ ├── dynamic_data.py
│ ├── events.py
│ ├── pyecharts_vs_echarts.py
│ └── theme_river.py
├── setup.py
├── streamlit_echarts/
│ ├── __init__.py
│ ├── components.py
│ └── utils.py
└── tests/
├── __init__.py
└── test_streamlit_echarts.py
目录结构介绍
LICENSE: 项目的许可证文件。README.md: 项目的说明文档。examples/: 包含多个示例文件,展示如何使用 Streamlit-Echarts。setup.py: 用于安装项目的脚本。streamlit_echarts/: 核心代码目录,包含组件和工具函数。tests/: 包含项目的测试文件。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件通常是 examples/ 目录下的示例文件。以下是一些关键的启动文件介绍:
basic_example.py: 展示如何使用 Streamlit-Echarts 绘制基本图表。dynamic_data.py: 展示如何动态更新图表数据。events.py: 展示如何处理图表事件。
启动文件示例
以 basic_example.py 为例,启动文件的基本结构如下:
import streamlit as st
from streamlit_echarts import st_echarts
# 示例代码
options = {
"xAxis": {
"type": "category",
"data": ["Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri", "Sat", "Sun"]
},
"yAxis": {
"type": "value"
},
"series": [{
"data": [820, 932, 901, 934, 1290, 1330, 1320],
"type": "line"
}]
}
st_echarts(options=options)
3. 项目的配置文件介绍
Streamlit-Echarts 项目没有显式的配置文件,其配置主要通过代码中的参数进行。例如,在 st_echarts 函数中,可以通过 options 参数传递图表的配置信息。
配置示例
以下是一个简单的配置示例:
options = {
"title": {
"text": "示例图表"
},
"tooltip": {},
"legend": {
"data":["销量"]
},
"xAxis": {
"data": ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]
},
"yAxis": {},
"series": [{
"name": "销量",
"type": "bar",
"data": [5, 20, 36, 10, 10, 20]
}]
}
st_echarts(options=options)
通过这种方式,可以灵活地配置图表的各个部分。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
537
3.76 K
暂无简介
Dart
773
192
Ascend Extension for PyTorch
Python
343
405
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.34 K
755
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
1.07 K
97
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
356
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
337
180
AscendNPU-IR
C++
86
142
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
987
249