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matplotllm

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法学硕士

MatplotLLM 是 Matplotlib 上的自然语言层，用于可视化数据。主要目的是加速构建某种可视化数据点的方式，而无需干扰 matplotlib 等工具的内部结构。到目前为止，这是一个在 Emacs/Org 系统内使用的系统。动机来自我在关于人工智能协同编程的博客中写的一些内容。

您可能也有兴趣阅读我关于 MatplotLLM 的博客文章。

用法

您需要提供两个自然语言的描述。描述数据源的一个。第二个描述了如何绘图。第一个是静态文本描述，当然您可以根据需要在调用之间进行更改。

其次，您可以提供迭代描述，就像在对话界面中一样。您可以从第一遍描述开始，然后不断添加更多规范作为反馈。

您可以在语言名称为matplotllm的 org-babel 源代码块中使用它们，如下例所示。有一个组织模式分隔符-----用于分隔数据描述和绘图描述。在当前的设计中，这种区别可能看起来毫无用处，但以后可能会有所帮助。在绘图描述中，您添加空行以提供迭代反馈。每次重画都会向法学硕士展示当前代码、提供反馈并要求新代码。

您必须先设置matplotllm-openai-key的值才能使用它。我们现在将GPT4称为 LLM 的支持。

下面的例子试图重现——我还没有公正地对待它——我关于学习 Colemak-DH 的博客文章中的情节。

要读取的数据文件名为“log.txt”。它是这样的：

+ [2023-07-20 星期四] 97 WPM, acc 98%
停止每日追踪
+ [2023-05-16 星期二] 66 WPM，acc 91% | 66 WPM，acc 87%
+ [2023-05-15 星期一] 68 WPM, acc 89% | 65 WPM，acc 90% | 71 WPM，acc 93% |默认为 Colemak-DH。
+ [2023-05-14 星期日] 65 WPM, acc 92% | 62 WPM，acc 87% | 65 WPM，acc 91% | 70 WPM，acc 90%

每行都是一天的 WPM 和一天内多次尝试的准确度条目。某些行可能包含结构不良的文本，您可以忽略它们。

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绘制最小散点图，显示针对日期绘制的 WPM。使用精度值作为散点图的颜色，颜色越深（蓝紫色）越准确。

清除轴并仅显示微弱的网格线，并显示刻度中写有月份的日期，而不会过于拥挤。

用实际 WPM 值注释第一个和最后一个点。

一些开发笔记：

迭代反馈可以以更好的类似于 shell 的方式提供，而不是在 babel 源代码块中。
很多时候生成的代码都会失败。这种情况现在悄无声息地发生，需要更好的可见性。尽管我可能想让代码远离视线，并且更喜欢启发式重试之类的事情，而不是实际让用户调试。我的目标用户（不是 Emacs 版本）是不想手动使用 matplotlib 的人。
诸如以高质量保存情节、允许在系统提示中使用样式模板等功能将在以后的版本中出现。
绘图描述通常需要大量迭代才能达到您想要的效果，并且只是为了保持重绘的一致性。这是显而易见的，因为编写任何事物的规范都会带来相关各方之间许多隐藏的未共享模型。另一方面，数据描述一旦指定就可以很好地发挥作用。