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Streamlit實戰指南——使用Python創建交互式數據應用 版權信息
- ISBN：9787121484520
- 條形碼：9787121484520 ; 978-7-121-48452-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
Streamlit實戰指南——使用Python創建交互式數據應用 內容簡介
本書從Streamlit的基本概念入手，詳細介紹了Streamlit的安裝、配置、組件、布局、交互等功能。通過閱讀本書，讀者將能夠熟練運用Streamlit構建各種數據應用，包括數據可視化、機器學習模型展示、交互式報表等。同時，本書還提供了大量的實戰案例，讓讀者能夠將所學知識迅速應用到實際工作中。無論你是數據科學初學者，還是有一定經驗的數據科學家，本書都將為你在Streamlit的應用道路上提供有力支持。讓我們一起探索Streamlit的無限可能，為數據科學領域帶來更多創新與突破！
Streamlit實戰指南——使用Python創建交互式數據應用 目錄
第1章 Streamlit簡介技術要求 002
為什么選擇Streamlit 002
安裝Streamlit 003
組織Streamlit應用程序 004
Streamlit繪圖演示 005
從頭開始創建一個應用程序 008
在Streamlit應用中使用用戶輸入 015
在Streamlit中添加文本 018
本章小結 020
第2章 上傳、下載和操作數據技術要求 021
環境設置：使用Palmer的Penguins
數據集 022
探索Palmer的Penguins數據集 023
Streamlit中的流程控制 034
調試Streamlit應用程序 037
在Streamlit中開發 038
在Jupyter中探索，然后復制到
Streamlit中 038
Streamlit中的數據操作 039
緩存簡介 040
會話狀態的持久性 044
本章小結 048
第3章 數據可視化技術要求 050
舊金山樹木（SF Tree）數據集：
一個新的數據集 050
Streamlit可視化用例 052
Streamlit的內置圖表函數 052
Streamlit的內置可視化選項 058
Plotly 059
Matplotlib和Seaborn 060
Bokeh 062
Altair 064
PyDeck 066
配置選項 067
本章小結 074
第4章 Streamlit中的機器學習和人工智能技術要求 076
標準機器學習工作流程 076
預測企鵝的種類 077
在Streamlit中利用預訓練的
機器學習模型 081
在Streamlit應用程序中訓練模型 085
理解機器學習結果 090
集成外部機器學習庫：
Hugging Face示例 094
集成外部AI庫：OpenAI示例 096
在OpenAI中進行身份驗證 097
OpenAI API的成本 097
Streamlit和OpenAI 097
本章小結 103
第5章 使用Streamlit社區云部署Streamlit技術要求 105
使用Streamlit社區云 105
GitHub快速入門 106
使用Streamlit社區云進行部署 112
調試Streamlit社區云 115
展開全部
Streamlit實戰指南——使用Python創建交互式數據應用 作者簡介
泰勒·理查德斯（Tyler Richards）是Snowflake公司的一名數據科學家，專注于與Streamlit相關的項目。他于2022年春季通過Streamlit的收購加入Snowflake。加入Snowflake之前，他在Facebook（Meta）負責完整性評估，并協助非營利組織Protect Democracy推進美國選舉。他接受過數據科學和工業工程的培訓，業余時間喜歡以有趣的方式應用數據科學，例如將機器學習應用于校園選舉，創建算法來幫助寶潔公司定位使用的Tide Pod的用戶。從2013年底開始在美國大學作為客座教授，主持數據分析與數據科學項目的研究生研修班，截止2021年已經開辦近20期，培訓來自世界多個國家的數百名碩士（含博士）研究生。并獨立編寫數據分析與數據科學教材，并設計多版實訓教程。在甲骨文公司，作為亞太區的數據科學家參與Oracle數據科學產品的研發與推廣。近期的主要研究方向為機器視覺與高性能運算在現實當中的應用。作為甲骨文公司官方媒體的管理員及編輯，從2016年起編寫并發表近100篇技術文章，涵蓋數據庫技術、數據科學以及機器視覺等方面。
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