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Streamlitとは

Streamlitは、Pythonで作成されたオープンソースのフレームワークであり、データの可視化やウェブアプリケーションの作成に使用されます。

特徴

Streamlitには、以下のような便利な特徴があります：

- シンプルで使いやすいインターフェース

- リアルタイムでのコード変更と更新

- データの可視化やインタラクティブな操作のサポート

- Pythonのコードと統合しやすい

主な組み込み関数とメソッド

Streamlitには多くの組み込み関数とメソッドがあり、ウェブアプリケーションの開発を容易にします。以下に主な関数とメソッドを紹介します：

- st.write()`：テキストやデータフレームなどの情報を表示します。

- st.title()`：アプリケーションのタイトルを設定します。

- st.markdown()`：マークダウン形式のテキストを表示します。

- st.dataframe()`：データフレームを表示します。

- st.sidebar`：サイドバーを作成し、ユーザーインターフェースを整理します。

- st.button()`：ボタンを作成し、ユーザーの入力を受け付けます。

- st.slider()`：スライダーを作成し、数値の選択を可能にします。

- st.selectbox()`：ドロップダウンメニューを作成し、選択肢から選べるようにします。

例

以下に、Streamlitを使用した基本的なウェブアプリケーションの例を示します。この例では、タイトルの表示、テキストの表示、データフレームの表示、マークダウンの使用方法を紹介します。

import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np

# アプリケーションのタイトルを設定
st.title('サンプルStreamlitアプリケーション')

# テキストの表示
st.write("これはテキストの表示例です。")

# データフレームの作成と表示
data = pd.DataFrame(
    np.random.randn(10, 5),
    columns=('A', 'B', 'C', 'D', 'E')
)
st.dataframe(data)

# マークダウンの表示
st.markdown("""
### これはマークダウンの見出しです

- リストアイテム1

- リストアイテム2
""")

# サイドバーの作成
st.sidebar.title("サイドバー")
option = st.sidebar.selectbox(
    'あなたの好きな数字を選んでください',
    list(range(1, 11))
)
st.sidebar.write('あなたが選んだ数字は', option)

# ボタンの作成と動作
if st.button('クリックしてみて'):
    st.write('ボタンがクリックされました！')

# スライダーの作成と使用
age = st.slider('あなたの年齢を選んでください', 0, 130, 25)
st.write("あなたの年齢は", age, "歳です。")

このコードを実行すると、以下のようなウェブアプリケーションが表示されます：

1. タイトル：アプリケーションのタイトルが表示されます。

2. テキスト：シンプルなテキストが表示されます。

3. データフレーム：ランダムなデータを含むデータフレームが表示されます。

4. マークダウン：マークダウン形式の見出しとリストが表示されます。

5. サイドバー：サイドバーに選択ボックスが表示され、ユーザーが数字を選択できます。

6. ボタン：ボタンが表示され、クリックするとメッセージが表示されます。

7. スライダー：スライダーが表示され、ユーザーが年齢を選択できます。

インストール

Streamlitをインストールするには、ターミナルで以下のコマンドを実行してください：

$ pip install streamlit

インストールが完了したら、以下のコマンドでアプリケーションを実行できます：

$ streamlit run your_app.py

リンクと参考情報

- [公式ドキュメント](https://streamlit.io/)

- [Streamlitのリファレンス](https://docs.streamlit.io/library/api -reference)

- [Streamlitのチュートリアル](https://docs.streamlit.io/library/get -started/create -an -app)

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このページでは、Streamlitの基本的な機能と使用方法を具体的なコード例とともに紹介しました。Streamlitを活用することで、Pythonコードを簡単にインタラクティブなウェブアプリケーションに変換でき、データの可視化や機械学習モデルのデモンストレーションに非常に便利です。公式ドキュメントやリファレンスを参照しながら、さらに高度な機能を探索してみてください。