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生信分析(生物信息学)是一门研究生物学数据的科学，包括基因、蛋白质、转录组、表观遗传学和代谢组等数据。在选择用于生信分析的数据集时，需要考虑以下几个因素：研究目的：不同的研究目的可能需要不同类型的数据。例如，如果研究目的是寻找与疾病相关的基因突变，那么基因组测序数据可能更合适；而如果研究目的是探究基因表达模式，那么转录组数据可能更有价值。数据质量：确保所选数据集的质量对于准确解读数据至关重要。高质量的数据集通常具有较高的序列比对准确性、较低的错误率以及丰富的变异信息。

这个应用程序是一个简单的演示，它展示了如何在 Streamlit 中使用 pandas-profiling 库来生成数据报告，并将报告展示在 Web 应用程序中。它可以帮助数据分析人员更轻松地了解他们的数据集，发现数据集中的问题，并快速生成有关数据集的详细信息。函数来生成一个数据报告。生成的报告包含有关数据的各种信息，例如每个变量的统计数据、相关性、分布等。这个函数可以将 pandas-profiling 生成的报告直接展示在 Streamlit 应用程序中，而不需要额外的 HTML 代码。

函数根据用户的选择输出相应的文本。如果用户勾选了 ‘Coffee’，则会输出 “Okay, here’s some coffee ☕”；如果用户勾选了 ‘Cola’，则会输出 “Here you go 🥤”。函数分别创建三个勾选框，对应了三种不同的饮料：冰淇淋、咖啡和可乐。函数创建一个标题，标题文本为 ‘st.checkbox’。这段代码创建一个交互式应用，用于显示选项，用户可以勾选他们想要的选项。示例程序给出选项列表，允许用户从中选择多种颜色，并打印出来。最后，使用条件语句来检查用户勾选的选项，并使用。

首先视频快速预览下今天的学习内容：进入到虚拟环境目录下，新建exercises文件夹，新建day1.py在day1.py自动打开系统默认浏览器窗口并显示 “Hello world!恭喜，第一个程序运行起来了！刷新下网页，会出现按钮：上面演示了st.button最简单的用法，点击。

前两篇文章中一直在使用streamlit的方法。来输出文本和参数到页面。下面用一段代码来演示。

streamlit在几分钟内就可以将数据脚本转换为可共享的web应用程序，并且是纯python编程，无需前端经验。more。

st.slider今天学习st.slider滑块组件的使用。st.slider滑块组件通常被用来作为应用的输入，支持整数、浮点数、日期、时间和日期时间。下面的示例程序包含以下简单功能，以演示st.slidermore运行后效果：可以，在网页与应用交互，实时查看效果。

今天继续学习streamlit，组件的使用。用来显示折线图，它是上的语法糖。主要区别在于此命令使用数据自己的列和索引来计算图表的规格。因此，这更容易用于许多“只是绘制此内容”方案，同时可定制性较低。如果无法正确猜测数据特征，请尝试使用指定所需的图表。more。

则标签文本和占用的位置都会移除；参数来控制组件标签的显示方式，如果把这个参数设为。，文本标签会隐藏，但是它占用的位置还在，效果与。接下来是今天学习的主角，我们创建了一个。创建一个程序，让用户选择联系方式。今天学习streamlit中。选择组件还可以通过传递。选择组件可以通过传递。