🎨🤖 使用 LLM 在 matplotlib 中创建 Python 图表 🎨🤖
PlotAI 🎨🤖
在 Python 和 Matplotlib 中创建图表的最简单方法。plotai
使用 LLM 来生成代码和图表。
理念:
- 用户提供输入的 DataFrame 和提示。
PlotAI
构建一个给 LLM 的提示,其中包含 DataFrame 的前 5 行和用户的提示,并要求输出 Python 代码。- 返回的 Python 代码被执行,图表显示出来。
https://github.com/mljar/plotai/assets/6959032/cb80bc35-e534-466d-aa1d-ce240d35f624
绘图的最简单 API:
# 导入包
import pandas as pd
from plotai import PlotAI
# 创建一些数据
df = pd.DataFrame({"x":[1,2,3], "y": [4,5,6]})
# 绘制图表
plot = PlotAI(df)
plot.make("scatter plot")
PlotAI
类仅有一个方法,即 make()
。
它可以在 Python 脚本和笔记本中运行(如 Jupyter、Colab、VS Code)。
🚀 开始使用
安装 plotai
包:
pip install plotai
创建带 OpenAI API 密钥的 .env
文件:
OPENAI_API_KEY=your-key-here
你也可以在 Python 中传递 OpenAI API 密钥:
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-key-here"
导入 plotai
并制作图表:
# 导入 PlotAI
from plotai import PlotAI
# 创建 PlotAI 对象,传入 pandas DataFrame 作为参数
plot = PlotAI(df)
# 创建一个图表,只需说明你想要什么
plot.make("make a scatter plot")
默认情况下,该库将使用 'gpt-3.5-turbo'。你可以使用不同的 OpenAI 模型:
# 导入 PlotAI
from plotai import PlotAI
# 创建 PlotAI 对象,传入 pandas DataFrame 作为参数
plot = PlotAI(df, model_version="gpt-4")
# 创建一个图表,只需说明你想要什么
plot.make("make a scatter plot")
更多示例
分析 GPD 数据集
https://github.com/mljar/plotai/assets/6959032/e62b1a26-7c91-40e4-9d2d-1a600d8dd7ba
分析 Iris 数据集
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⚠️ 限制
PlotAI 处于非常实验性的形式,下面是一些限制:
- PlotAI 使用 OpenAI 的 ChatGPT-3.5-turbo 来完成任务,扩展到其他 LLM 会更好。
- PlotAI 向 OpenAI ChatGPT 发送 DataFrame 的前 5 行数据。如果你有敏感数据,请在传递给
PlotAI
之前移除/编码它。 - PlotAI 执行 LLM 返回的 Python 代码,这可能会很危险和不安全。最好有一个选项在执行前接受返回的代码。
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