湖南智能网站建设,做百度网站需要多少钱,.net网站开发源码,建站域名今天打开chatGPT时发现一个重磅更新#xff01;code interpreter插件可以使用了。 去查看openai官网#xff0c;发现从2023.7.6号#xff08;前天#xff09;开始#xff0c;code interpreter插件已经面向所有chatGPT plus用户开放了。
为什么说code interpreter插件是一…今天打开chatGPT时发现一个重磅更新code interpreter插件可以使用了。 去查看openai官网发现从2023.7.6号前天开始code interpreter插件已经面向所有chatGPT plus用户开放了。
为什么说code interpreter插件是一个重磅更新呢我们先来看下官网对这个插件的功能的基本描述。 通过官网说明可知code interpreter这个插件可以让我们直接在chatGPT对话窗口直接调用python直接进行数据上传、下载、分析统计、作图、甚至进行文件格式转换及解决定性和定量数据问题。
通过上面描述相信有敏锐嗅觉的小伙伴应该已经意识到这个插件有多么强大、逆天和实用价值
别的暂且不说只是在科研领域数据分析、作图这个角度有了这个插件意味着我们很可能不需要再去自己学习使用R语言和Python等数据分析作图软件直接用chatGPT就可以帮助我们进行数据分析和可视化了
甚至当你不知道如何分析数据的时候它能基于你的数据内容给你一些分析思路帮你更好的解读和分析数据充分挖掘数据价值促进科研进程
闲言少叙我们具来看如何使用code interpreter以及其具体表现如何
前期准备
1. chatGPT plusGPT-4账号
2. 可以打开chatGPT官网的梯子
使用方法
登录chatGPT plus账号后先在设置中打开code interpreter插件开关再调用GPT-4模块的code iterpreter插件如下图然后就可以使用。 设置中打开code interpreter开关 调用GPT-4模块的code iterpreter插件 数据分析及可视化实战效果
当我们按上面步骤打开GPT-4 code interpreter插件后就可以在聊天输入窗口看到一个号如下图通过这个号我们可以上传文件。 为了探索code interpreter插件的数据分析和可视化能力我们这里随机生成了一个实例数据表格命名为datacsv格式excel表格也可以包含10行、10列数据实际情况可以用自己的实验数据替换该插件可以处理上万行的大数据及实验所得小规模数据。 接着我们点击对话窗口号上传该数据表格。 我们可以看到当上传数据表格data.csv后GPT-4调用code interpreter插件可以解析表格中包含10行10列的数据。接着我们就可以通过自然语言让GPT-4调用code interpreter插件完成我们想要的数据分析及解读、统计、作图、修改图片参数、下载数据图片等功能
1.数据分析及解读
以相关性分析为例我们让GPT-4帮助分析数据表格中var1变量与其它每个变量之间的相关性并计算相关系数
通过反馈结果可知GPT-4调用code interpreter插件直接利用python代写完成了相关性分析并且基于相关性分析给出了结论即变量var1和var8、var9成正相关变量var1和var8呈负相关。 2.统计
相关性分析除了考量相关系数的大小还要考察相关性的统计p value是否有显著差异。我们同样把这一统计p value的计算交给GPT-4让它直接计算上面相关系数的p value
通过反馈结果可知GPT-4调用code interpreter插件直接利用python完成了统计分析并且基于相关性分析给出了结论即从统计显著性角度变量var1和其它变量之间都没有显著差异因为p value均大于0.05。
3.作图
相关性分析之后接着就是对分析结果进行可视化作图要求绘制变量var1和var9之间的线性相关图展示相关系数、统计p value及线性回归线我们来看下code interpreter插件表现如何。
通过反馈结果可知GPT-4调用code interpreter插件直接利用python完成了上述相关性分析的可视化作图并准确给展示了相关系数、统计p value及线性回归线并且还对图片写了一个详实的figure legend。
4.修改图片参数
接着当我们需要修改图片中的参数的时候也可以直接通过自然语言和GPT-4交流非常方便快速完成图片参数修改来看下效果。
我们首先去除图片背景网格 再尝试将图片中的样本点的形状由x变成圆形 我们看到图片参数修改非常便捷高效实用价值极高。
5.下载图片
最后当我们完成数据分析、统计、可视化作图、修改参数后就可以将最终图片下载下来导出为pdf格式直接用于文章发表或者再编辑。
此时我们可以直接让GPT-4提供一个图片PDF格式的下载链接然后点击下载即可。 我们也将导出的pdf格式图片导入Adobe illustrator可以看到图片的全矢量格式可以继续根据需求进行个性化修改
好了以上只是使用一个最简单的实例数据表格利用code interpreter插件进行数据分析解读、统计、可视化、图片修改等方面的探索。相信大家已经足够感受到该插件的强大和逆天功能
