GPT-4のプロンプト効果の比較：Dash、Panel、およびStreamlit

GPT-4のプロンプト効果を比較する：Dash、Panel、そしてStreamlit

GPT-4によるマルチビジュアルインタラクティブダッシュボードの作成を促す

私はコンピュータ科学の教授として、過去6か月間、GPT-4をデータビジュアル作成のワークフローに積極的に取り込んできました。

最近、GPT-4はPlotly dashのマルチビジュアルダッシュボードのコード作成能力を飛躍的に向上させてきたことを発見しました。

これが私の好奇心をかきたて、GPT-4が他のPythonダッシュボードライブラリにもシームレスなダッシュボード作成を提供する能力を高めているかどうかについて知りたくなりました。

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PanelやStreamlitを扱う能力はあるのでしょうか？

さあ、確かめましょう！

データセット

このエクササイズでは、グローバルな幸福指標のデータ（2015年〜2022年）を国ごとに含むダウンロードされたファイル（”happiness_years02.csv”として保存されています）を使用します。

ここからダウンロードできます。

まずはじめに、私たちはpandasを使ってデータセットを読み込むことを目指します。それぞれの国と年ごとの幸福スコア（2015年〜2022年）に焦点を当てます。GPT-4にとっての視点を明確にするために、GPT-4にデータセットを見て何を見るか尋ねることができます。

GPT-4のメインウィンドウで添付アイコンをクリックし、データセットをアップロードし、GPT-4に解析を依頼できます：

これにより、データのGPT-4による解釈と私たちの解釈の間に存在するかもしれない異常を明確にすることができます。

GPT-4の応答：

はい、これはかなり正確です。このエクササイズのための非常にシンプルなデータセットです。

さて、このエクササイズでは、データビジュアルを比較的シンプルに保ちましょう。各ライブラリが作成するものは以下の通りです：

1. 国ごとの各年のグローバル幸福度を示す折れ線グラフ
2. グループ化された棒グラフで、個々の国のグローバル幸福度とグローバルな…

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