matplotlib_ai

matplotlib_ai

あなたも matplotlib に対して愛憎の関係を持っていますか?私もそうです！だからこそ私は、自然言語を使用してデータをグラフ化するのに役立つこのミニプロジェクトを作成しました。パッケージの依存関係にはopenaiとmatplotlib必要ですが、これは信じられないほど簡単に使用できます。 OpenAI の GPT API を呼び出し、プロンプト エンジニアリングを行い、少数ショット学習を使用することで、 matplotlib_ai matplotlibコードを 1 行も記述することなくグラフを生成できます。

pip 経由でmatplotlib_aiインポートします。

 pip install matplotlib_ai

'a' 、 'b' 、 'c' 、 'd'というラベルが付いた 4 つの曲線を含む辞書dataがあるとします。

 import numpy as np
data = { 'a' : [...], # some curve
        'b' : [...], # some curve
	'c' : [...], # some curve
	'd' : [...], # some curve}

各曲線をグラフ化し、曲線'a'を破線にして、このグラフを「会ったときの私の心電図:)」と呼びたい場合、最も賢明なのは次のようにmatplotlibコードを記述することです。

 import matplotlib . pyplot as plt
plt . plot ( data [ 'a' ], linestyle = 'dashed' , label = 'a' )
plt . plot ( data [ 'b' ], label = 'b' )
plt . plot ( data [ 'c' ], label = 'c' )
plt . plot ( data [ 'd' ], label = 'd' )
plt . title ( 'my ekg when i see you :)' )
plt . legend ()
plt . show ()

ただし、 matplotlib_ai使用すると、次のように簡単になります。

 from matplotlib_ai . matplotlib_ai import matplotlib_ai
mpl_ai = matplotlib_ai ( "YOUR-OPENAI-API-KEY" )
prompt = "graph a curve for each item in data and title the graph 'my ekg when i see you :)'. " + 
	 "Make curve 'a' in data a dashed line."
code = mpl_ai ( prompt )

次に、 mpl_ai以下を生成します。

GPT によって生成されたコードを確認するには、次のように出力します。

 >>> print(code)		# the code generated by GPT
import matplotlib.pyplot as plt
for key, value in data.items():
    if key == 'a':
        plt.plot(value, linestyle='dashed', label=key)
    else:
        plt.plot(value, label=key)
plt.title('my ekg when i see you :)')
plt.legend()
plt.show()

このプロジェクトはまだ初期段階にありますが、やがてより包括的なものにしたいと思っています :)