streamlitはpythonコードだけで、Webブラウザーからアクセスできるアプリを公開できる優れものです。磁気センサーのオフセット可視化で試してみました。jupyterのコードへ多少手を加えるだけでOK。デバッグはjupyterで動作確認を行い、完成したら必要に応じてstreamlit化するのが良さそう。streamlitはコマンドラインから次のように実行し、表示されたurlをブラウザーでアクセスします。
$ treamlit run mag-offset.py
You can now view your Streamlit app in your browser.
Network URL: http://192.168.68.122:8501
External URL: http://203.165.226.42:8501ブラウザーでアクセスした様子
mag-offset.py
import matplotlib
import os
import pandas as pd
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import math
import numpy as np
import streamlit as st
st.title('Magnetic compass offset plot')
### データの読み込み
df = pd.read_csv('BMX055/data4.csv')
#print(df)
a_x=np.average(df['Mag_x'])
a_y=np.average(df['Mag_y'])
a_z=np.average(df['Mag_z'])
#print(round(a_x,2),round(a_y,2),round(a_z,2))
# ここからグラフ描画
# グラフの入れ物を用意する。
fig = plt.figure()
#ax = Axes3D(fig) <--- warningとなるので、次の行に書き換え
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# 軸のラベルを設定する。
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_zlabel('z')
st.table(pd.DataFrame({
'Center X': [a_x],
'Center Y': [a_y],
'Center Z': [a_z]
}))
# グラフを表示する。
ax.scatter3D(df['Mag_x'],df['Mag_y'],df['Mag_z'],color="blue")
ax.scatter3D(a_x,a_y,a_z,color="red")
#plt.show() <--- plt.show()を st.write(fig)へ置き換える。
st.write(fig)