autoplotlib

Générez rapidement des parcelles dans Python en les décrivant simplement à travers du texte. Par exemple, utilisez simplement l'invite "Créer un tracé de diffusion avec des étiquettes de noms" au lieu de rechercher sans cesse les documents et StackOverflow. Compte tenu d'une telle invite, la bibliothèque Python autoplotlib utilise l'API OpenAI pour générer automatiquement le code et le tracé correspondant - vous évitant de temps et d'efforts.

AVERTISSEMENT Ce package est expérimental. Le package peut exécuter la sortie de code à partir de modèles de langage. Bien que peu probable, vérifiez et confirmez toujours qu'aucun code malveillant n'a été généré par le modèle avant l'exécution. Utiliser à vos risques et périls.

Installation

1. Installez le package Python:

    pip install autoplotlib
   

2. Obtenez une clé API OpenAI en vous inscrivant ici si vous n'en avez pas déjà.

Usage

Ce qui suit est un exemple de traçage d'un Pandas DataFrame à l'aide de la bibliothèque autoplotlib . La fonction plot() prend une invite décrivant le tracé et les données de tracé. La fonction renvoie le tracé, le code généré et la réponse complète de l'API OpenAI.

 # set the OpenAI API key
import os
os . environ [ "OPENAI_API_KEY" ] = "<YOUR_API_KEY>"

import autoplotlib as aplt
import pandas as pd

data = pd . DataFrame (
    [[ 29 , 177 ], [ 33 , 186 ], [ 48 , 161 ], [ 53 , 173 ], [ 67 , 152 ]],
    index = [ "Alice" , "Bob" , "Charlie" , "Dave" , "Eve" ],
    columns = [ "age" , "height" ],
)

figure_description = """
Plot the data as scatterplot between height and age.
Add the names as labels next to the data points.
Ensure the labels don't overlap.
Mark people taller than 170 with a star instead of a point.
"""

code , fig , llm_response = aplt . plot ( figure_description , data = data )

Contributif

Voir le Guide de développement pour des informations sur la contribution.

Caractéristiques futures potentielles

• Ajouter le sable de l'exécution du code (voir ici)

Licence

Licence MIT