ChatGPT Python可视化图表

阿里数据专家 2023-05-07 17:37:53

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ChatGPT Python可视化图表	ChatGPT Python可视化图表自动图表可视化应用

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内容概要： 1. 简介：在chatgpt的辅助下，对比Python 生成专业的分析图表几个流行的 Python 可视化库，选用了plotly实现条形图绘制项目收款分析表，输出到html文件。可根据实际需求修改输出方式，以及生成其他图形。 2. 实现方法：在以上几个库都不太熟悉的情况下，利用chatgpt快速输出几个生成一年四个季度收款总金额变化的简单图表，对比。最后选用Plotly实现。chatgpt指导安装库。通过不断修正prompt，调整代码，最后输出条形图。 3. 完整的prompt参考详见附件：使用场景：加速学习plotly库绘制图形目标人群：python绘制图表初学者其他说明：暂无

内容概要：本文介绍了如何利用Dify平台快速搭建一个能够进行数据可视化分析的智能体。作者首先回顾了之前用Trae+ Dify构建Data McpServer与Agent的经验，指出当时仅能返回JSON格式的数据。此次改进则聚焦于通过Dify内置工具和自定义Python代码，将用户输入转化为多种类型的图表（如饼图），并嵌入到对话应用中，从而提供更加直观的数据解读方式。尽管最终成果距离真正的ChatGPT仍有较大差距，但已显著提升了用户体验。文中还特别强调了工作流的设计要点，包括参数提取、条件分支以及正确配置输入输出格式等关键步骤。适合人群：对数据可视化感兴趣的开发者和技术爱好者，尤其是希望借助低代码平台快速实现复杂业务逻辑的人群。使用场景及目标：适用于希望通过简单配置而非大量编码来创建交互式数据分析应用程序的企业和个人。主要目的是提高非专业程序员也能轻松操作的能力，同时保持较高的灵活性和扩展性。其他说明：虽然目前实现的功能尚处于初级阶段，但它展示了未来发展方向的可能性。随着更多特性的加入和完善，这类解决方案有望成为主流的数据处理手段之一。此外，作者提供了相关代码和配置文件下载链接供

使用ChatGPT35在Python和Matplotlib中直接在您的Python脚本或笔记本中创建情节

这是一个面向生物化学领域初学者和研究人员旨在通过热门AI工具结合Python编程进行数据解析与可视化的教育实践型GitHub项目仓库_项目核心内容围绕利用ChatGPT辅助学习P.zip

内容概要：本文介绍了《ChatGPT高频数据分析提示词集合》这一实用工具包，汇集了87条全球用户高频使用的AI提示词，覆盖数据分析全流程，包括数据获取与生成、清洗与预处理、可视化、机器学习建模、代码辅助开发等多个环节。提示词还涵盖角色扮演（如Excel表格、统计学家、SQL终端等）和特定工具应用（如Python、R、SQL、Excel等），旨在帮助用户高效利用AI完成从数据处理到商业洞察的各类任务。; 适合人群：数据分析师、数据科学家、程序员、职场新人以及非技术岗位中需处理数据的相关人员；适用于具备一定数据分析基础或希望借助AI提升工作效率的用户。包含的8大功能类别 1. **角色扮演与概念解释**（7条）：含Excel表格扮演、统计学家扮演等 2. **数据获取与生成**（8条）：含数据集生成、交易数据示例等 3. **数据清洗与预处理**（18条）：含数据清洗、标准化、缺失值处理等 4. **数据分析与商业洞察**（5条）：含KPI分析、SWOT分析等 5. **数据可视化**（4条）：含图表生成、可视化代码等 6. **机器学习与建模**（10条）：含模型训练、特征工程、超参数调优等 7. **代码辅助与开发**（32条）：含Python代码优化、正则表达式、并行化等 8. **特定工具与平台**（3条）：含各类工具相关提示词使用场景及目标：①快速生成数据处理代码，提升分析效率；②通过角色扮演类提示词模拟专业角色进行数据解读与可视化设计；③优化机器学习模型与代码性能；④辅助完成SQL查询、Excel公式编写等具体工具操作；⑤帮助初学者系统掌握AI在数据分析中的实际应用。; 阅读建议：建议结合自身业务场景选择对应提示词进行实践，重点关注提示词的结构与应用场景，灵活调整参数以适配真实数据环境，同时可将提示词集成到日常数据分析流程中以持续提升自动化水平。

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