ChatGPT 可以做很多很酷的事情，其中之一是編寫程式碼。
你只要給出正確的指令，ChatGPT 就會為你完成這項工作。它可以幫助你使用自然語言建立 SQL 查詢，解決你的程式設計問題，將你的 Python 程式碼翻譯成 R、Java、Julia 等等。
以下是如何使用 ChatGPT 進行程式設計和資料科學。
如果你有編碼問題，你會去 StackOverflow 希望投票最多的答案之一能解決你的問題。
那麼，現在您可以向 ChatGPT 提出相同的問題。比方說，我們忘記如何在 Python 中合併字典，所以我們問
如何在 Python 中合併字典？
如圖所示，除了給出正確答案外，ChatGPT 還提供了多種合併字典的方案。
但這還不是全部！你可以提出與 pandas、numpy、matplotlib 和其他資料科學函式庫相關的問題。
假設你是一位了解 Python 並且剛接觸 R 的資料科學家。如果你想將Python 程式碼轉換為R，你可以問ChatGPT
將以下函數從Python 翻譯成R：
def get_square ( num ):
return num * num
ChatGPT 不僅可以完成這項工作，而且還很好地解釋了該功能以及如何在R 中使用它。
對於幾乎不知道如何列印「Hello World in R」的人來說非常有用。
但還有更多！如果你在 Python 中使用Pandas並且出於某種原因需要在 R 中複製你的工作怎麼辦？ ChatGPT 可以助你一臂之力。
將下列函數從Python 翻譯成R
def get_stats ( event_name ):
df_stats = df[df[ 'event_name' ]==event_name]
stats = df_stats[ 'player_id' ]
stats = stats.value_counts()return stats
看到結果後，現在你知道你可以在R 中使用符號“$”選擇列。
我什至在 R 中測試了程式碼並且運行得很好。
Open AI 聲稱你可以使用自然語言來寫 SQL 查詢。讓我們來測試一下。
讓我們從一個簡單的查詢開始。
建立 SQL 查詢以尋找居住在上海且年齡超過 30 歲的使用者。
這只是一個簡單的SQL查詢，我們加入更多的條件來測試一下。
查詢列出過去 3 個月僱用超過 10 名員工的部門的名稱。以下SQL 表及其屬性：
# Employee (id, name, department_id)
# Department（id，name，address）
# Salary_Payments(id, employee_id, amount, date)
ChatGPT產生的SQL
SELECT d.name AS department_name FROM Department d JOIN Employee e ON d.id = e.department_id JOIN Salary_Payments sp ON e.id = sp.employee_id WHERE sp.date >= DATEADD(month, -3, GETDATE()) GROUP BY d.name HAVING COUNT(DISTINCT e.id) > 10;
我們還可以使用ChatGPT 將文字分類為正面情緒/負面情緒
對這些文字中的情緒進行分類：
1.「我熱愛我的工作」
2. “瘋狂的聊天機器人！”
3.“我的狗很可愛”
#4.“我討厭吃香菜”
我們可以使用ChatGPT 來視覺化。我們只需要指定要使用的程式語言和函式庫。
使用matplotlib 用Python 繪製線性迴歸
ChatGPT也列出對應的步驟，最後會完整顯示範例代碼。
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # 准备数据 x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) y = np.array([2, 4, 5, 7, 8, 10, 11, 13, 14, 16]) # 训练线性回归模型并进行预测 x = x.reshape(-1, 1) model = LinearRegression().fit(x, y) y_pred = model.predict(x) # 绘制数据和回归线 plt.scatter(x, y) plt.plot(x, y_pred, color='red') plt.show()
我複製/貼上了程式碼並得到了下圖。
很酷不是嗎？你可以使用這個聊天機器人做成百上千的事情。
以上是如何將 ChatGPT 用於資料科學？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
