快速思考与缓慢思考：用Python和GPT4进行统计变量性

快速思考与缓慢思考：利用Python和GPT4分析统计变量性

我们倾向于快速简化事物，但我们也可以缓慢思考和处理复杂性（当我们想要的时候）。

在他的书《思考，快与慢》中，丹尼尔·卡尼曼解释了我们在理解数据变异性方面的困难。

这实际上意味着什么？人类有一种倾向，即过分简化复杂数据，往往会忽视其固有的变异性。

第一系统思维使我们能够快速形成直观的结论，而第二系统思维需要缓慢、深思熟虑的分析才能理解数据的复杂性和变异性。

基本上，我们在简单性的本能和对数据变异性更深入、更准确理解的需求之间纠结。

我们可以使用Python和CO2排放数据的GPT-4来演示如何从第一系统转向第二系统，使我们能够应对这种复杂性（而不感到沮丧）。

让我们通过四个实际的编码示例来更清楚地了解如何处理数据的变异性，提高你分析和理解细节的能力。

我们将从生成一个简单的可视化开始，以便直观地、立即地理解我们的数据。

这里常用的一种方法是使用简单的折线图。

我们可以显示CO2全球平均值随时间的总体趋势，以便在忽视复杂性的同时能够快速洞察。

我们正在使用的CO2数据集可以在此处找到。

这种简单的可视化风格非常适合让你的受众“热身”。

GPT-4提示：请生成Python代码，并提供线性图数据可视化，显示全球人均CO2平均值随时间（1990年至2021年）的趋势。将线条显示为粗体且为红色。

GPT-4的回应：

import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 重新加载CO2排放数据集file_path = '/mnt/data/CO2_emissions.csv'…