코드카타(https://essay2892.tistory.com/125)
품질관리 대시보드 프로젝트 시작
Streamlit 라이브세션
https://docs.streamlit.io/ > Develop > API reference에서 다양한 기능 확인 가능
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import streamlit as st
st.header("이것은 헤더입니다.")
st.subheader("이것은 서브헤더입니다.")
st.markdown("**굵게** 또는 *기울임* 같은 마크다운 문법을 사용할 수 있어요.")
st.title("Markdown Demo")
st.markdown("# H1 헤더 (MarkDown)")
st.markdown("## H2 헤더 (MarkDown)")
st.markdown("### H3 헤더 (MarkDown)")
st.markdown("**굵게** 혹은 *기울임* 할 수도 있어요.")
st.markdown("""
- **:red[빨간색 텍스트]**와 **:blue[파란색 텍스트]**
- 이모지 :sparkles:도 넣어보자!
""")
st.markdown("""
| 이름 | 직업 | 나이 |
|----------|----------|------|
| 홍길동 | 도적 | 25 |
| 김철수 | 개발자 | 30 |
| 이영희 | 디자이너 | 28 |
""")
st.caption("이미지나 그래프의 주석을 달 때 유용합니다.")
st.text("간단히 텍스트만 표시합니다.")
st.write("이것은 write 함수입니다.")
st.write({"key": "value"})
code_example = """
def hello_world():
print("Hello World")
"""
st.code(code_example, language="python")
st.latex(r"\frac{n!}{k!(n-k)!}")
import streamlit as st
user_name = st.text_input("이름을 입력하세요", placeholder="홍길동")
st.write(f"안녕하세요, {user_name} 님!")
user_memo = st.text_area("메모를 남겨주세요", height=100)
st.write("메모 내용:", user_memo)
age = st.number_input("나이를 입력하세요", min_value=1, max_value=120, value=20, step = 2)
st.write(f"당신의 나이는 {age}입니다.")
selected_date = st.date_input("날짜 선택")
st.write("선택한 날짜:", selected_date)
fruit = st.selectbox("어떤 과일을 좋아하세요?", ["사과", "바나나", "딸기"])
st.write(f"선택한 과일은 {fruit}입니다.")
colors = st.multiselect("좋아하는 색을 골라보세요", ["빨강", "파랑", "초록", "노랑"], ["빨강"])
st.write("선택한 색상:", colors)
choice = st.radio(
"어떤 동물을 좋아하세요?",
("고양이", "강아지", "코끼리")
)
st.write("당신이 선택한 동물은:", choice)
if choice == "고양이":
st.write("🐱 야옹~")
elif choice == "강아지":
st.write("🐶 멍멍!")
else:
st.write("🐘 뿌우~")
uploaded_file = st.file_uploader("CSV 파일을 업로드 해주세요", type=["csv"])
if uploaded_file is not None:
st.write("업로드한 파일 이름:", uploaded_file.name)
if st.button("클릭"):
st.write("버튼이 클릭되었습니다!")
import random
st.title("🔮 오늘의 운세 뽑기")
if st.button("운세 뽑기"):
fortunes = [
"대박! 오늘은 황금 같은 기회가 온다!",
"조심조심~ 길을 가다가 복이 굴러들어올 수도?!",
"평탄한 하루! 큰 일은 없으나 작은 행복이 있을 예정!",
"약간의 우울함이 스칠 수 있지만, 친구와 수다로 극복 가능!",
"캠프 끝나고 여자친구가 생겨요!"
]
result = random.choice(fortunes)
st.markdown(f"**당신의 운세: {result}**")
else:
st.markdown("💡 버튼을 눌러 당신의 오늘 운세를 확인해보세요!")
st.title("📝 닉네임 랜덤 생성기")
adj = ["멋진", "우아한", "화끈한", "엉뚱한", "귀여운"]
noun = ["고양이", "강아지", "코알라", "원숭이", "도마뱀"]
if st.button("닉네임 생성"):
nickname = random.choice(adj) + " " + random.choice(noun)
st.write(f"**당신의 새로운 닉네임은: {nickname}**")
val = st.slider("값을 선택하세요", 0, 100, 50)
st.write("현재 값:", val)
import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 예시 데이터 생성
chart_data = pd.DataFrame(
np.random.randn(20, 3),
columns=["a", "b", "c"]
)
st.line_chart(chart_data) # 라인 차트
st.bar_chart(chart_data) # 바 차트
st.area_chart(chart_data) # 영역 차트
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y, color="blue", label="sin(x)")
ax.set_title("Matplotlib Sin Graph")
ax.set_xlabel("X-axis")
ax.set_ylabel("Y-axis")
ax.legend()
st.pyplot(fig)
tips = sns.load_dataset("tips")
fig, ax = plt.subplots()
sns.scatterplot(data=tips, x="total_bill", y="tip", hue="time", ax=ax)
ax.set_title("Seaborn Scatter Plot (Tips Data)")
st.pyplot(fig)
st.title("matplotlib 그래프 한글 표시 예시")
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3], [10, 30, 20])
ax.set_title("한글 제목")
ax.set_xlabel("가로축")
ax.set_ylabel("세로축")
st.pyplot(fig)
import plotly.express as px
# 예시로 iris 데이터셋 사용
df_iris = px.data.iris()
fig = px.scatter(
df_iris,
x="sepal_width",
y="sepal_length",
color="species",
size="petal_length",
title="Plotly - Interactive Scatter Plot"
)
st.plotly_chart(fig) # st.plotly_chart()를 사용
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import streamlit as st
st.title("🔮 MBTI 판독기")
st.write("아래에서 네 가지 차원별로 당신은 어느 쪽에 더 가까운지 선택해보세요!")
# 1) 에너지 방향 (I or E)
energy = st.radio(
"에너지 방향 선택: I (내향) , E (외향)",
("I", "E")
)
# 2) 인식 기능 (S or N)
sensing = st.radio(
"인식 기능 선택: S (감각), N (직관)",
("S", "N")
)
# 3) 판단 기능 (T or F)
thinking = st.radio(
"판단 기능 선택: T (사고), F (감정)",
("T", "F")
)
# 4) 생활 양식 (J or P)
judging = st.radio(
"생활 양식 선택: J (판단), P (인식)",
("J (판단)", "P (인식)")
)
# 선택값을 이어붙여 최종 MBTI 문자열 생성
my_mbti = energy[0] + sensing[0] + thinking[0] + judging[0]
st.subheader(f"당신의 MBTI 유형은... **{my_mbti}** !")
mbti_descriptions = {
"ISTJ": "논리적이고 책임감 강한 집콕러! 은근히 웃긴 드립으로 주변을 놀라게 해줄 때가 있어요.",
"ISFJ": "따뜻하고 배려심 많은 힐링러! 무뚝뚝해 보여도 속은 마시멜로처럼 폭신폭신.",
"INFJ": "이상주의적 감성러! 가끔 세계 평화를 꿈꾸면서 티 한 잔으로 힐링하곤 합니다.",
"INTJ": "분석적이고 독립적인 전략가! 남들 눈치 안 보고, 자기 길을 똑부러지게 가죠.",
"ISTP": "즉흥적이고 손재주 좋은 똑쟁이! 뜯어보고, 고치고, 만드는 걸 좋아해요.",
"ISFP": "감성적이고 온화한 예술가! 말보단 그림, 사진, 음악으로 마음을 표현해요.",
"INFP": "공감 능력 최강인 몽상가! 상상 속 나라에서 휴가 보내는 걸 좋아할지도?",
"INTP": "지적인 호기심에 불타는 아이디어 뱅크! 답정너 대화는 질색이랍니다.",
"ESTP": "신나는 모험을 즐기는 분위기 메이커! 즉흥 여행이나 파티에 최적화된 타입.",
"ESFP": "파티의 주인공, 천상 연예인! 밝은 에너지가 주변 사람들에게 전염됩니다.",
"ENFP": "열정이 펄펄 끓는 창의적 아이디어 뱅크! 집콕은 상상만 해도 기운 빠질지도?",
"ENTP": "논쟁을 즐기는 발명가! 말싸움보다 토론(?)을 좋아하는, 날카로운 사고력의 소유자.",
"ESTJ": "조직적이고 추진력 있는 리더! BUT 예상 못 한 일정 변경엔 식겁할 수도 있죠.",
"ESFJ": "사교적이고 섬세한 케어왕! 사람 사이의 균형을 맞추는 데 타고난 능력이 있어요.",
"ENFJ": "타인의 성장을 돕고 싶은 열정가! 흥이 오르면 파티 주최자가 되어버리기도!",
"ENTJ": "결단력 있고 카리스마 넘치는 CEO형! 맡은 바를 모조리 해결해야 직성이 풀려요."
}
st.info(mbti_descriptions[my_mbti])
# MBTI 단점(주의할 점) 예시
mbti_weaknesses = {
"ISTJ": "융통성이 부족할 때가 있고, 변화에 대한 거부감이 있을 수 있습니다.",
"ISFJ": "자기주장을 잘 못해서 스트레스를 쌓아두기 쉽습니다.",
"INFJ": "지나치게 이상주의적이라 현실과 타협이 어려울 수 있습니다.",
"INTJ": "독립적이지만 때로는 고집이 세고 대인관계 스킬이 부족할 때가 있어요.",
"ISTP": "감정표현이 서툴러 주변 사람들이 속마음을 알기 어려울 수 있습니다.",
"ISFP": "자신만의 공간을 지나치게 중시하여 협업이 어려울 수 있습니다.",
"INFP": "현실적 문제를 회피하고, 상상 속에만 머무를 때가 있습니다.",
"INTP": "지적 논쟁을 좋아하지만, 공감 능력이 부족해 보일 수 있습니다.",
"ESTP": "충동적이고 계획 없이 움직여서 주변을 당황하게 만들 수 있어요.",
"ESFP": "지나치게 즉흥적이라 장기적 계획이나 목표 설정이 어려울 수 있습니다.",
"ENFP": "한 가지에 집중하기보다는 너무 많은 아이디어만 내놓고 끝낼 수 있습니다.",
"ENTP": "논쟁을 즐겨서 상대를 피곤하게 만들거나 감정 상하게 할 수 있어요.",
"ESTJ": "과도한 통제력을 발휘하려 할 수 있고, 융통성이 떨어질 수 있어요.",
"ESFJ": "타인의 평가에 예민해져서 자신을 지나치게 희생할 수 있습니다.",
"ENFJ": "과도한 책임감에 스스로를 몰아세우고 지쳐버릴 때가 있어요.",
"ENTJ": "때로는 권위적이고 독단적으로 보일 수 있으며 완벽주의 경향이 있습니다."
}
st.error(mbti_weaknesses[my_mbti])
import streamlit as st
import plotly.express as px
import random
# 1) Gapminder 데이터셋 불러오기
df = px.data.gapminder()
st.title("🌍 Plotly + Input 위젯")
# 2) 슬라이더: 연도(year) 선택
selected_year = st.slider(
"보고 싶은 연도 (Year)",
min_value=int(df["year"].min()), # 1952
max_value=int(df["year"].max()), # 2007
step=5,
value=1952
)
# 3) 버튼: 특정 대륙만 무작위로 선택
random_continent = None
if st.button("무작위 대륙만 보여주기"):
continents = df["continent"].unique().tolist()
random_continent = random.choice(continents)
st.write(f"무작위로 선택된 대륙: **{random_continent}**")
# 4) 데이터 필터링
# - 선택된 연도에 해당하는 데이터만 추출
filtered_df = df[df["year"] == selected_year]
# - 무작위 대륙이 있다면, 해당 대륙만 필터링
if random_continent:
filtered_df = filtered_df[filtered_df["continent"] == random_continent]
title_text = f"{selected_year}년 데이터"
if random_continent:
title_text += f" (대륙: {random_continent})"
else:
title_text += " (전체 대륙)"
# 5) Plotly 차트 생성
fig = px.scatter(
filtered_df,
x="gdpPercap", # 1인당 GDP (로그 스케일로 보기 좋음)
y="lifeExp", # 기대 수명
size="pop", # 풍선 크기: 인구 수
color="continent", # 색깔: 대륙
hover_name="country",
log_x=True, # X축(1인당 GDP)을 로그 스케일
size_max=60,
title=f"Gapminder - {title_text}"
)
st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
st.markdown("""
**사용 안내**
1. **슬라이더**를 움직여 연도를 바꿔보세요.
2. **무작위 대륙만 보여주기** 버튼을 누르면, 해당 대륙 데이터만 필터링해 표시됩니다.
3. :red[Session State를 사용하지 않았기 때문에], 슬라이더를 다시 조정할 때마다
무작위 대륙 선택은 **초기화**된다는 점에 유의하세요!
""")
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