Streamlit是一个用于构建数据科学和机器学习应用的开源Python库。它提供了一个简单易用的界面,可以快速创建交互式的Web应用程序。而Bokeh是一个用于创建交互式可视化图表的Python库。
要在Streamlit上运行Bokeh服务器,可以按照以下步骤进行操作:
pip install streamlit
pip install bokeh
app.py
,并导入所需的库:import streamlit as st
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.io import curdoc
from bokeh.server.server import Server
def create_bokeh_plot():
# 创建数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 2, 4, 5]
# 创建Bokeh图表
p = figure(title='Scatter Plot', x_axis_label='X', y_axis_label='Y')
p.circle(x, y, size=10)
return p
st.bokeh_chart
函数将Bokeh图表嵌入到Streamlit应用程序中:def main():
# 创建Bokeh图表
bokeh_plot = create_bokeh_plot()
# 在Streamlit应用程序中显示Bokeh图表
st.bokeh_chart(bokeh_plot)
if __name__ == '__main__':
main()
streamlit run app.py
这样,你就可以在Streamlit上成功运行Bokeh服务器,并将交互式的Bokeh图表嵌入到Streamlit应用程序中了。
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