GPT-4的提示效果性：比较Dash、Panel和Streamlit
GPT-4的提示效果性：Dash、Panel和Streamlit的比较
使用GPT-4进行多视觉交互式仪表板创建的提示
作为计算机科学教授，过去6个月中，我将GPT-4大量整合到我的数据可视化创建工作流中。
我最近发现GPT-4在创建Plotly dash多视觉仪表板的能力方面取得了飞跃的改进。
这让我对GPT-4是否也提供了无缝创建其他Python仪表板库的仪表板产生了兴趣。
它是否也能够处理Panel和Streamlit呢？
让我们找出答案吧！
数据集
在这个练习中，我将使用下载的文件（保存为“happiness_years02.csv”），其中包含按国家和年份（2015-2022）对全球幸福指标的数据。
可以从此处下载。
首先，我们想要使用pandas加载数据集，关注每个国家和年份（2015-2022）的幸福指数。为了让GPT-4更清晰地看到视图，我们可以要求GPT-4查看数据集并告诉我们它看到了什么。
我们可以点击GPT-4主窗口中的附件图标，上传我们的数据集，然后提示GPT-4进行分析：
通过这种方式，我们可以澄清GPT-4对数据的解释与我们的解释之间可能存在的任何异常。
GPT-4的回答：
是的，这看起来非常准确。对于这个练习而言，数据集非常简单。
现在，对于这个练习，让我们保持数据可视化相当简单。这是我想让每个库创建的内容：
- 一条线图，显示每个国家按年份的全球幸福指数
- 一张分组柱状图，将一个单独国家的全球幸福指数与全球的并排显示…
