ChatGPT如何生成可视化图表-示例中国近几年出生人口

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ChatGPT本身不能直接生成可视化图表,但可以配合其他可视化工具或库

方法一:前端可视化开发库 Echarts(地址:Apache ECharts )

方法二:现有Python库。

下面分别介绍:

方法一:前端可视化开发库 Echarts

我们需要用到经典的前端可视化开发库 Echarts ( 地址:Apache ECharts ) 。为什么选择它?因为ChatGPT的训练数据截止到21年9月,而Echarts库的大更新、强兼容版本 V5 的发布在此之前,也就是说, ChatGPT应该是可以生成兼容Echarts V5版本的图表配置的。

输入prompt,讲清楚 3件事: 1、你要什么图表? 2、你要分析什么? 3、有哪些数据?

示例: 我想要用 echarts V5 来开发一个【柱状图表】,目标是生成中国近年来出生人口,数据如下:

1949年:1275万 1950年:1419万 1951年:1349万 1952年:1622万 1953年:1637万 1954年:2232万

1955年:1965万 1956年:1961万 1957年:2138万 1958年:1889万 1959年:1635万 (三年自然灾害) 1960年:1402万 (三年自然灾害) 1961年:949万 (三年自然灾害) 1962年:2451万

1963年:2934万 1964年:2721万 1965年:2679万 1966年:2554万 1967年:2543万 1968年:2731万 1969年:2690万 1970年:2710万 1971年:2551万

1972年:2550万 1973年:2447万 1974年:2226万 1975年:2102万 1976年:1849万 1977年:1783万 1978年:1733万 1979年:1715万

1980年:1776万 1981年:2064万 1982年:2230万 1983年:2052万 1984年:2050万 1985年:2196万 1986年:2374万 1987年:2508万 1988年:2445万 1989年:2396万 1990年:2374万 1991年:2250万 1992年:2113万 1993年:2120万 1994年:2098万 1995年:2052万 1996年:2057万 1997年:2028万 1998年:1934万 (金融危机) 1999年:1827万 2000年:1765万 2001年:1696万 2002年:1641万 2003年:1594万 2004年:1588万 2005年:1612万 2006年:1581万 2007年:1591万 2008年:1604万 2009年:1587万

2010年:1588万

2011年:1600万

2012年:1635万 2013年:1640万

2014年:1687万 2015年:1655万 2016年:1786万

2017年:1723万 2018年:1523万 2019年:1465万

2020年:1200万

2021年:1062万

,请帮我生成echarts V5的option对象配置代码

ChatGPT 会给出 option 配置代码(如图 3),然后把这段代码复制粘贴到 Echarts 官方提供的图表 Playground 中(地址:Examples - Apache ECharts),就可以得到下图所示的图表了。

然后点击图表下方的操作按钮,就可以生成图表单页面网站文件、截图、分享在线图表链接给别人了~

方法二:Python库

Python的Matplotlib、Seaborn或Plotly等,将数据转化为图表。

这里是一个简单的示例,说明如何使用Python和Matplotlib来根据ChatGPT的输出生成图表:

  1. 首先安装Matplotlib库(如果尚未安装):
Copy code
pip install matplotlib
  1. 编写Python代码,从ChatGPT获取数据并使用Matplotlib生成图表:
pythonCopy code
import matplotlib.pyplot as plt# 假设ChatGPT返回以下数据
data = {'categories': ['Category 1', 'Category 2', 'Category 3'],'values': [23, 45, 15]
}# 使用Matplotlib生成条形图
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(data['categories'], data['values'])# 设置图表标题和轴标签
ax.set_title('Example Bar Chart')
ax.set_xlabel('Categories')
ax.set_ylabel('Values')# 显示图表
plt.show()

这个例子仅仅是一个起点。具体情况下,你可能需要与ChatGPT API交互以获取所需的数据,然后根据需求进行更复杂的可视化操作。上述代码将生成一个简单的条形图,你可以根据需要修改代码以生成其他类型的图表。

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