答案：使用Streamlit或Flask结合Matplotlib、Plotly实现Python网页图表展示。1. Streamlit安装后用st.pyplot()或st.plotly_chart()快速嵌入图表，适合原型开发；2. Flask通过Base64编码或HTML片段将图表传至前端，支持多页面与复杂交互；3. 添加下拉菜单、滑块或Ajax实现动态更新，Plotly提供原生交互功能。项目简单选Streamlit，复杂定制选Flask。
在Python网页版中实现图表展示，关键在于将数据可视化与Web前端结合。常用方法是使用Flask或Streamlit这类轻量级Web框架，配合Matplotlib、Plotly等绘图库生成动态图表，并嵌入网页中展示。
1. 使用Streamlit快速搭建数据展示页面
Streamlit专为数据科学设计，无需前端知识即可将Python脚本转为交互式网页。
- 安装：用pip install streamlit安装库
- 绘图：结合matplotlib.pyplot或plotly.express生成图表
- 展示：调用st.pyplot()或st.plotly_chart()直接嵌入网页
- 运行：保存为.py文件后执行streamlit run app.py启动服务
适合快速原型开发，修改代码后页面自动刷新，便于调试。
2. 用Flask构建自定义Web应用
Flask更灵活，适合需要定制UI和路由的项目。
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- 后端生成图表：使用Matplotlib绘制图像，保存为Base64编码的PNG
- 传递数据：通过render_template将图像数据传给HTML模板
- 前端显示：在HTML中用
渲染图表 - 集成Plotly：可输出HTML片段，用to_html()嵌入模板
支持多页面、表单交互和用户登录，扩展性强。
3. 动态更新与交互功能
让图表具备响应能力，提升用户体验。
- 添加下拉菜单或滑块：Streamlit中用st.selectbox()或st.slider()接收输入
- 按条件重绘图表：根据用户选择过滤数据并实时更新图形
- 使用Ajax（Flask）：前端通过JavaScript发送请求，后端返回新图表数据
- Plotly优势：原生支持缩放、悬停提示、图例切换等交互操作
交互逻辑清晰时，能显著增强数据探索效率。
基本上就这些方法，选Streamlit上手快，选Flask控制细。根据项目复杂度和部署需求决定方案就行。
