Эффективность подсказок GPT-4 сравнение Dash, Panel и Streamlit

Сравнение эффективности подсказок GPT-4 в Dash, Panel и Streamlit

Взыв от GPT-4 для создания интерактивной многовизуальной панели инструментов

Dall-E 2 изображение: импрессионистская картина из 3 компьютерных экранов, показывающих визуальные данные

Как профессор компьютерных наук, за последние 6 месяцев я активно внедрял GPT-4 в свой рабочий процесс создания визуальных данных.

Я заметил, что в последнее время GPT-4 существенно улучшил свои возможности по созданию кода для многовизуальных панелей инструментов Plotly dash.

Это заинтересовало меня, и я задаюсь вопросом, улучшил ли GPT-4 свои возможности по созданию панелей инструментов на других библиотеках Python.

Справится ли он также с Panel и Streamlit?

Давайте узнаем!

Набор данных

Для этого упражнения я буду использовать загруженный файл (сохраненный как “happiness_years02.csv”), включающий данные о показателях счастья в разных странах за несколько лет (2015-2022).

Его можно скачать ЗДЕСЬ.

Для начала мы хотим загрузить набор данных с помощью pandas, сосредотачиваясь на каждой стране и показателе счастья по годам (2015-2022). Чтобы прояснить взгляд для GPT-4, мы можем попросить GPT-4 взглянуть на набор данных и рассказать нам, что он видит.

Мы можем нажать значок прикрепления окна GPT-4 и загрузить наш набор данных, затем запросить анализ от GPT-4:

Таким образом, мы можем прояснить любые аномалии, которые могут возникнуть между интерпретацией данных GPT-4 и нашей интерпретацией.

Ответ GPT-4:

Да, это выглядит довольно точно. Действительно простой набор данных для целей этого упражнения.

Теперь, для этого упражнения, давайте оставим графическое представление данных довольно простым. Вот что я хочу, чтобы каждая библиотека создала:

  1. Линейная диаграмма, показывающая мировое счастье в каждой стране по годам
  2. Сгруппированная столбчатая диаграмма, показывающая мировое счастье для отдельной страны рядом с глобальным…