重磅！chatGPT開放code interpreter插件，從此數(shù)據(jù)分析及作圖有手就行！

分享 | 做科研的大師兄

今天打開chatGPT時發(fā)現(xiàn)一個重磅更新！code interpreter插件可以使用了。

去查看openai官網(wǎng)，發(fā)現(xiàn)從2023.7.6號（前天）開始，code interpreter插件已經(jīng)面向所有chatGPT plus用戶開放了。

為什么說code interpreter插件是一個重磅更新呢？我們先來看下官網(wǎng)對這個插件的功能的基本描述。

通過官網(wǎng)說明可知，code interpreter這個插件可以讓我們直接在chatGPT對話窗口直接調(diào)用python，直接進行數(shù)據(jù)上傳、下載、分析（統(tǒng)計）、作圖、甚至進行文件格式轉(zhuǎn)換及解決定性和定量數(shù)據(jù)問題。

通過上面描述，相信有敏銳嗅覺的小伙伴應該已經(jīng)意識到這個插件有多么強大、逆天和實用價值！

別的暫且不說，只是在科研領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析、作圖這個角度，有了這個插件，意味著，我們很可能不需要再去自己學習使用R語言和Python等數(shù)據(jù)分析作圖軟件，直接用chatGPT就可以幫助我們進行數(shù)據(jù)分析和可視化了！

甚至當你不知道如何分析數(shù)據(jù)的時候，它能基于你的數(shù)據(jù)內(nèi)容給你一些分析思路，幫你更好的解讀和分析數(shù)據(jù)，充分挖掘數(shù)據(jù)價值，促進科研進程！

閑言少敘，我們具來看如何使用code interpreter，以及其具體表現(xiàn)如何？

前期準備：

1. chatGPT plus（GPT-4）賬號；

2. 可以打開chatGPT官網(wǎng)的梯子；

使用方法：

登錄chatGPT plus賬號后，先在設置中打開code interpreter插件開關(guān)，再調(diào)用GPT-4模塊的code iterpreter插件（如下圖），然后就可以使用。

• 設置中打開code interpreter開關(guān)

• 調(diào)用GPT-4模塊的code iterpreter插件

數(shù)據(jù)分析及可視化實戰(zhàn)效果：

當我們按上面步驟打開GPT-4 code interpreter插件后，就可以在聊天輸入窗口看到一個+號，（如下圖），通過這個+號，我們可以上傳文件。

為了探索code interpreter插件的數(shù)據(jù)分析和可視化能力，我們這里隨機生成了一個實例數(shù)據(jù)表格（命名為data，csv格式，excel表格也可以），包含10行、10列數(shù)據(jù)（實際情況可以用自己的實驗數(shù)據(jù)替換，該插件可以處理上萬行的大數(shù)據(jù)及實驗所得小規(guī)模數(shù)據(jù)）。

接著我們點擊對話窗口+號，上傳該數(shù)據(jù)表格。

我們可以看到，當上傳數(shù)據(jù)表格（data.csv）后，GPT-4調(diào)用code interpreter插件可以解析表格中包含10行10列的數(shù)據(jù)。接著我們就可以通過自然語言讓GPT-4調(diào)用code interpreter插件，完成我們想要的數(shù)據(jù)分析及解讀、統(tǒng)計、作圖、修改圖片參數(shù)、下載數(shù)據(jù)圖片等功能！

1.數(shù)據(jù)分析及解讀；

以相關(guān)性分析為例，我們讓GPT-4幫助分析數(shù)據(jù)表格中var1變量與其它每個變量之間的相關(guān)性，并計算相關(guān)系數(shù)；

通過反饋結(jié)果可知，GPT-4調(diào)用code interpreter插件，直接利用python完成了相關(guān)性分析，并且基于相關(guān)性分析給出了結(jié)論，即變量var1和var8、var9成正相關(guān)；變量var1和var8呈負相關(guān)。

2.統(tǒng)計；

相關(guān)性分析除了考量相關(guān)系數(shù)的大小，還要考察相關(guān)性的統(tǒng)計p value是否有顯著差異。我們同樣把這一統(tǒng)計p value的計算交給GPT-4，讓它直接計算上面相關(guān)系數(shù)的p value；

通過反饋結(jié)果可知，GPT-4調(diào)用code interpreter插件，直接利用python完成了統(tǒng)計分析，并且基于相關(guān)性分析給出了結(jié)論，即從統(tǒng)計顯著性角度，變量var1和其它變量之間都沒有顯著差異（因為p value均大于0.05）。

3.作圖；

相關(guān)性分析之后，接著就是對分析結(jié)果進行可視化作圖（要求繪制變量var1和var9之間的線性相關(guān)圖，展示相關(guān)系數(shù)、統(tǒng)計p value及線性回歸線），我們來看下code interpreter插件表現(xiàn)如何。

通過反饋結(jié)果可知，GPT-4調(diào)用code interpreter插件，直接利用python完成了上述相關(guān)性分析的可視化作圖，并準確給展示了相關(guān)系數(shù)、統(tǒng)計p value及線性回歸線，并且還對圖片寫了一個詳實的figure legend。

4.修改圖片參數(shù)；

接著，當我們需要修改圖片中的參數(shù)的時候，也可以直接通過自然語言和GPT-4交流，非常方便快速完成圖片參數(shù)修改，來看下效果。

我們首先去除圖片背景網(wǎng)格；

再嘗試將圖片中的樣本點的形狀由x變成圓形；

我們看到，圖片參數(shù)修改非常便捷高效，實用價值極高。

5.下載圖片；

最后，當我們完成數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計、可視化作圖、修改參數(shù)后，就可以將最終圖片下載下來，導出為pdf格式，直接用于文章發(fā)表或者再編輯。

此時我們可以直接讓GPT-4提供一個圖片PDF格式的下載鏈接，然后點擊下載即可。

我們也將導出的pdf格式圖片導入Adobe illustrator，可以看到圖片的全矢量格式，可以繼續(xù)根據(jù)需求進行個性化修改！

好了，以上只是使用一個最簡單的實例數(shù)據(jù)表格利用code interpreter插件進行數(shù)據(jù)分析解讀、統(tǒng)計、可視化、圖片修改等方面的探索。相信大家已經(jīng)足夠感受到該插件的強大和逆天功能！

除了識別數(shù)據(jù)表格，該插件還支持圖片識別及處理等，我們將在后續(xù)推文繼續(xù)為大家分享！

關(guān)注大師兄，科研不迷路！