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Streamlit实战指南——使用Python创建交互式数据应用 版权信息
- ISBN：9787121484520
- 条形码：9787121484520 ; 978-7-121-48452-0
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
Streamlit实战指南——使用Python创建交互式数据应用 内容简介
本书从Streamlit的基本概念入手，详细介绍了Streamlit的安装、配置、组件、布局、交互等功能。通过阅读本书，读者将能够熟练运用Streamlit构建各种数据应用，包括数据可视化、机器学习模型展示、交互式报表等。同时，本书还提供了大量的实战案例，让读者能够将所学知识迅速应用到实际工作中。无论你是数据科学初学者，还是有一定经验的数据科学家，本书都将为你在Streamlit的应用道路上提供有力支持。让我们一起探索Streamlit的无限可能，为数据科学领域带来更多创新与突破！
Streamlit实战指南——使用Python创建交互式数据应用 目录
第1章 Streamlit简介技术要求 002
为什么选择Streamlit 002
安装Streamlit 003
组织Streamlit应用程序 004
Streamlit绘图演示 005
从头开始创建一个应用程序 008
在Streamlit应用中使用用户输入 015
在Streamlit中添加文本 018
本章小结 020
第2章 上传、下载和操作数据技术要求 021
环境设置：使用Palmer的Penguins
数据集 022
探索Palmer的Penguins数据集 023
Streamlit中的流程控制 034
调试Streamlit应用程序 037
在Streamlit中开发 038
在Jupyter中探索，然后复制到
Streamlit中 038
Streamlit中的数据操作 039
缓存简介 040
会话状态的持久性 044
本章小结 048
第3章 数据可视化技术要求 050
旧金山树木（SF Tree）数据集：
一个新的数据集 050
Streamlit可视化用例 052
Streamlit的内置图表函数 052
Streamlit的内置可视化选项 058
Plotly 059
Matplotlib和Seaborn 060
Bokeh 062
Altair 064
PyDeck 066
配置选项 067
本章小结 074
第4章 Streamlit中的机器学习和人工智能技术要求 076
标准机器学习工作流程 076
预测企鹅的种类 077
在Streamlit中利用预训练的
机器学习模型 081
在Streamlit应用程序中训练模型 085
理解机器学习结果 090
集成外部机器学习库：
Hugging Face示例 094
集成外部AI库：OpenAI示例 096
在OpenAI中进行身份验证 097
OpenAI API的成本 097
Streamlit和OpenAI 097
本章小结 103
第5章 使用Streamlit社区云部署Streamlit技术要求 105
使用Streamlit社区云 105
GitHub快速入门 106
使用Streamlit社区云进行部署 112
调试Streamlit社区云 115
展开全部
Streamlit实战指南——使用Python创建交互式数据应用 作者简介
泰勒·理查德斯（Tyler Richards）是Snowflake公司的一名数据科学家，专注于与Streamlit相关的项目。他于2022年春季通过Streamlit的收购加入Snowflake。加入Snowflake之前，他在Facebook（Meta）负责完整性评估，并协助非营利组织Protect Democracy推进美国选举。他接受过数据科学和工业工程的培训，业余时间喜欢以有趣的方式应用数据科学，例如将机器学习应用于校园选举，创建算法来帮助宝洁公司定位使用的Tide Pod的用户。从2013年底开始在美国大学作为客座教授，主持数据分析与数据科学项目的研究生研修班，截止2021年已经开办近20期，培训来自世界多个国家的数百名硕士（含博士）研究生。并独立编写数据分析与数据科学教材，并设计多版实训教程。在甲骨文公司，作为亚太区的数据科学家参与Oracle数据科学产品的研发与推广。近期的主要研究方向为机器视觉与高性能运算在现实当中的应用。作为甲骨文公司官方媒体的管理员及编辑，从2016年起编写并发表近100篇技术文章，涵盖数据库技术、数据科学以及机器视觉等方面。
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