今天小编总结归纳了若干个常用的可视化图表，并且通过调用plotly、matplotlib、altair、bokeh和seaborn等模块来分别绘制这些常用的可视化图表，最后无论是绘制可视化的代码，还是会指出来的结果都会通过调用streamlit模块展示在一个可视化大屏，出来的效果如下图所示

那我们接下去便一步一步开始可视化大屏的制作吧！

标题、副标题以及下拉框

首先我们对标题、副标题部分的内容，代码如下

with st.container():
    st.title("Python可视化合集")
    st.header("经典常用的Python可视化模块")
    st.write("""包括代码和可视化图表展示""")

然后便是下拉框的制作，代码如下\

plot_types = (
    "Scatter",
    "Histogram",
    "Bar",
    "Line",
    "Boxplot"
)
# 选择绘制的图表种类
chart_type = st.selectbox("Choose your chart type", plot_types)
 
with st.container():
    st.subheader(f"Showing:  {chart_type}")
    st.write("")

对于图表的展示可以选择是“双排式”的，如下图所示

也可以选择是沉浸式的，也即是“单排式”的，如下图所示

代码如下

two_cols = st.checkbox("2 columns?", True)
if two_cols:
    col1, col2 = st.columns(2)
    
# 展示图表
if two_cols:
    with col1:
        show_plot(kind="Matplotlib")
    with col2:
        show_plot(kind="Seaborn")
    with col1:
        show_plot(kind="Plotly Express")
    with col2:
        show_plot(kind="Altair")
    with col1:
        show_plot(kind="Pandas Matplotlib")
    with col2:
        show_plot(kind="Bokeh")
else:
    with st.container():
        for lib in libs:
            show_plot(kind=lib)

对于双排式的展示方式而言，col1也就是左边，放置的是matplotlib、plotly、以及pandas绘制出来的图表，右边也就是col2也就是右边，放置的是seaborn、altair以及bokeh绘制出来的图表，而上述代码中调用的show_plot()函数代码如下

# 生成图表
def show_plot(kind: str):
    st.write(kind)
    if kind == "Matplotlib":
        plot = matplotlib_plot(chart_type, df)
        st.pyplot(plot)
    elif kind == "Seaborn":
        plot = sns_plot(chart_type, df)
        st.pyplot(plot)
    elif kind == "Plotly Express":
        plot = plotly_plot(chart_type, df)
        st.plotly_chart(plot, use_container_width=True)
    elif kind == "Altair":
        plot = altair_plot(chart_type, df)
        st.altair_chart(plot, use_container_width=True)
    elif kind == "Pandas Matplotlib":
        plot = pd_plot(chart_type, df)
        st.pyplot(plot)
    elif kind == "Bokeh":
        plot = bokeh_plot(chart_type, df)
        st.bokeh_chart(plot, use_container_width=True)

是一系列if...else...的判断，当绘制图表的模块是matplotlib时就调用对应的matplotlib_plot()函数，当绘制图表的模块是seaborn时就调用对应的sns_plot()函数，依次同理。我们来看其中一个函数sns_plot()的具体逻辑，代码如下

def sns_plot(chart_type: str, df):
    """ 生成seaborn绘制的图表 """
 
    fig, ax = plt.subplots()
    if chart_type == "Scatter":
        with st.echo():
            sns.scatterplot(
                data=df,
                x="bill_depth_mm",
                y="bill_length_mm",
                hue="species",
            )
            plt.title("Bill Depth by Bill Length")
    elif chart_type == "Histogram":
        with st.echo():
            sns.histplot(data=df, x="bill_depth_mm")
            plt.title("Count of Bill Depth Observations")
    elif chart_type == "Bar":
        with st.echo():
            sns.barplot(data=df, x="species", y="bill_depth_mm")
            plt.title("Mean Bill Depth by Species")
    elif chart_type == "Boxplot":
        with st.echo():
            sns.boxplot(data=df["bill_depth_mm"].dropna())
            plt.title("Bill Depth Observations")
    elif chart_type == "Line":
        with st.echo():
            sns.lineplot(data=df, x=df.index, y="bill_length_mm")
            plt.title("Bill Length Over Time")
    return fig

其实也是一系列if...else...的判断，当所要绘制的图表是散点图时，调用的是sns.scatterplot()函数，所要绘制的是直方图时，调用的是sns.histplot()，绘制的柱状图或者是折线图时也是同理

最后要是我们想要查看源数据时，也可以查看，代码如下

# 展示源数据
with st.container():
    show_data = st.checkbox("See the raw data?")
 
    if show_data:
        df
 
    # 要点
    st.subheader("Notes")
    st.write(
        """
        - 这个应用是通过python当中的streamlit模块制作出来的
        - 关注"关于数据分析与可视化"，学习更多数据分析和可视化知识与技能
        """
    )

output

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