GPT-4の進化：Python Plotlyダッシュボードの簡単な作成方法

GPT-4の進化：Python Plotlyダッシュボードの簡単な作成テクニック' (GPT-4 no shinka Python Plotly dasshuboodo no kantan na sakusei tekunikku)

GPT-4はこのタスクでどのくらい向上したのか？さあ、調べてみましょう！

数ヶ月前、私はPythonのplotlyダッシュボード作成の方法について、GPT-4にどのように指示すればよいかについてのシリーズ（それなりに成功した）の記事を書きました。

その時に、利用可能な機能に制約があることがありました。

最近、GPT-4はCSVファイルの分析とデータのメインGPTウィンドウでの可視化において、大きな進歩を遂げました。

今ではGPT-4はmatplotlibライブラリを使用してオンザフライの可視化を処理することができます。ただし、まだPlotlyライブラリを使用することはできません。

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GPT-4がPlotlyの可視化を処理できないと知っているので、次に一番近いことができるかどうか、つまり複雑なplotlyダッシュボードコードをシームレスに作成できるかどうかを試してみましょう。

GPT-4は、私がPythonエディタにコピー/ペーストして保存して実行するだけで使用できるPythonコードを作成できるでしょうか？

このアクティビティにおける私のタスク（そして希望）は、GPT-4を使えば本当にそれが簡単になるということです。

さあ、試してみましょう。

データセット

この複雑なデータ可視化タスクを達成するために、私たちは古いシリーズの記事で使用したものと似た構造の有用なデータセットから始めましょう。

私はCSVファイルとして、時間の経過における世界の識字率に関する有用なデータセットをダウンロードしました。こちらから見つけることができます。

最近作成した他のデータ可視化からわかるように、GPT-4はCSVファイルの分析を処理することができるので、私たちのためにプロンプトしてみましょう：

GPT-4からのレスポンス：

さて、私たちが持っているものを把握したので、次のステップはそれをどのように活用するかを見つけることです。

まずは単一の可視化から始めましょう。世界的なコロプレス（ヒート）マップです。

GPT-4に対してタイムシリーズのコロプレスマップを指示する

3文字のISO国コードと年があるため、時間の経過における民主主義指数レベルの世界地図を生成することができます。

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