101-(App)株価トレンド


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表示Build 12 Data Science Apps with Python and Streamlit - Full Course

概要


  • この授業はstreamllightで株価の傾向を体現している.

  • あらかじめインストールされているパッケージは次のとおりです.

  • yfinanceは株価の貯蔵庫です.
  • $pip install yfinance

    りゅうこうかんすう


    テキスト入力関数st.write
    テキストはタグのダウングレードをサポートします.titleを使用する場合は、st.titleのように直感的な関数として使用することもできますが、st.writeはmacgaberカールのように好きなように使用する関数です.
    ライン図関数st.line_chartmatplotlibを最も基本的なライブラリとして使用します.Vega Lite(2D)などのインタラクティブなグラフとdeck.gl(map & 3D)もサポートされています.

    コード整合性:

    # How to Build Your First Data Science Web App in Python - Streamlit Tutorial #1
    import yfinance as yf
    import streamlit as st
    
    st.write("""
    # Simple Stock Price App
    Shown are the stock closing price and volume of Google!
    """)
    
    # https://towardsdatascience.com/how-to-get-stock-data-using-python-c0de1df17e75
    #define the ticker symbol
    tickerSymbol = 'GOOGL'
    #get data on this ticker
    tickerData = yf.Ticker(tickerSymbol)
    #get the historical prices for this ticker
    tickerDf = tickerData.history(period='1d', start='2010-5-31', end='2020-5-31')
    # Open	High	Low	Close	Volume	Dividends	Stock Splits
    
    st.line_chart(tickerDf.Close)
    st.line_chart(tickerDf.Volume)
    テスラ(TSLA)を入れました.
    効果が非常によい

    その他のメニュー


  • 既定では、メニューにはさまざまな機能があります.

  • rerunでデータを再更新したり、キャッシュをクリアしたりすることで、アプリケーションを簡単に再起動できます.

  • 驚くべきことに、この状態でアプリケーションを導入できます.

  • アプリケーションを展開するには、まずKindhub Repositoryにアプリケーションを登録します.

  • テーマはライトとダークの設定も可能です

  • それ以外にもよく使われるかどうか分かりませんが、作成したダッシュボードをビデオに録画して共有することができます.