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向大家推薦一款機器學(xué)習(xí)用戶交互工具開發(fā)框架——Streamlit，可以使機器學(xué)習(xí)工程師能更輕松地創(chuàng)建自定義應(yīng)用程序已在他們的模型中與數(shù)據(jù)進行交互。廢話不多說，先來看看它有多神奇~

這是用streamlit開發(fā)的Uber數(shù)據(jù)集交互式儀表板，運行這個Demo前需要先安裝streamlit

pip install --upgrade streamlit
streamlit run https://raw.githubusercontent.com/streamlit/demo-uber-nyc-pickups/master/app.py
然后瀏覽器打開http://localhost:8501，即可實現(xiàn)上面視頻中的效果！再看看一個更牛的應(yīng)用，通過Udacity自動駕駛車輛照片數(shù)據(jù)集，進行語義化搜索，可視化人工標注，并且可以實時運行一個YOLO 目標檢測器：整個應(yīng)用只有300行Python代碼，絕大多數(shù)是機器學(xué)習(xí)代碼。實際上其中只有23個Streamlit調(diào)用。具體代碼不貼， 大家可以嘗試通過github直接運行：

12	$ pip install --upgrade streamlit opencv-python$ streamlit run https://raw.githubusercontent.com/streamlit/demo-self-driving/master/app.py

是不是很酷炫，其實實現(xiàn)起來一點都不復(fù)雜，需要什么功能，直接調(diào)用API即可，看個Slider、Checkbox、SelectBox實例。#Slider
streamlit.slider(label, min_value=None, max_value=None, value=None, step=None, format=None)
#Text Input
url = st.text_input('Enter URL')
st.write('The Entered URL is', url)
#Checkbox
df = pd.read_csv("football_data.csv")
if st.checkbox('Show dataframe'):
st.write(df)
#SelectBox
option = st.selectbox(
'Which Club do you like best?',
df['Club'].unique())'You selected: ', option
#MultiSelect
options = st.multiselect(
'What are your favorite clubs?', df['Club'].unique())st.write('You selected:', options)

最終效果

手癢嗎？趕緊試試吧

更多用法請移步：

https://github.com/streamlit/streamlit

API reference：

https://streamlit.io/docs/api.html

覺得不錯，還請點個在看，非常感謝～~~

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python中unique_一个神奇的Python机器学习交互应用开放框架的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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