ChatGPT Расширенный анализ данных для настраиваемых графиков кривых Матплотлиб

ChatGPT Расширенный анализ данных для графиков Матплотлиб

Использование интерпретатора кода OpenAI для создания графиков для геофизических и петрофизических интерпретаций

Фото от D koi на Unsplash

Интерпретатор кода ChatGPT, теперь переименованный в Advanced Data Analytics, уже некоторое время доступен. Он был запущен 6 июля 2023 года и является плагином, разработанным OpenAI, позволяющим пользователям загружать данные и выполнять анализ. Это может включать очистку данных, создание визуализаций и суммирование данных.

Вместо того, чтобы полагаться на написание кода на Python для анализа ваших данных, вы можете использовать ChatGPT, указав ему, что нужно сделать простым английским языком. Он выполнит анализ за вас.

Как многие из моих постоянных читателей знают, я являюсь большим поклонником matplotlib. Несмотря на то, что библиотека может показаться неуклюжей и занимающей много времени, с небольшими усилиями она может использоваться для создания потрясающих визуализаций.

После игры с этим новым инструментом я подумал, что настало время узнать, как можно использовать ChatGPT и плагин Advanced Data Analytics для создания пользовательских графиков для работы с данными скважинных логов.

Прежде чем продолжить, и учитывая растущие судебные дела против OpenAI:

Всегда будьте осторожны с данными, которые вы загружаете в ChatGPT, так как эти данные и ваш ввод могут быть использованы для обучения будущих моделей. В случае сомнений избегайте загрузки любых данных и всегда следуйте политике вашей компании.

Включение расширенного аналитического инструмента в ChatGPT

Чтобы использовать плагин Advanced Data Analytics внутри ChatGPT, сначала вам нужно его включить.

Это можно сделать, перейдя в Настройки, а затем выбрав Бета-функции. Здесь вы увидите опцию включения Advanced Data Analysis, которая активирует плагин.

Включение плагина Advanced Data Analysis в ChatGPT. Изображение автора.

Теперь плагин будет доступен при запуске нового чата.

Загрузка и преобразование данных в объект Pandas DataFrame