☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜
ChatGPT 可以让任何处理数据的人的生活变得更轻松。
ChatGPT 可以做很多很酷的事情，其中之一是编写代码。
你只需给出正确的指令，ChatGPT 就会为你完成这项工作。它可以帮助你使用自然语言创建 SQL 查询，解决你的编码问题，将你的 Python 代码翻译成 R、Java、Julia 等等。
以下是如何使用 ChatGPT 进行编程和数据科学。
1、向ChatGPT提问编码问题
如果你有编码问题，你会去 StackOverflow 希望投票最多的答案之一能解决你的问题。
那么，现在您可以向 ChatGPT 提出相同的问题。比如说，我们忘记了如何在 Python 中合并字典，所以我们问
如何在 Python 中合并字典？
如图所示，除了给出正确答案外，ChatGPT 还提供了多种合并字典的方案。
但这还不是全部！你可以提出与 pandas、numpy、matplotlib 和其他数据科学库相关的问题。
2、将 Python 代码翻译成 R
假设你是一位了解 Python 并且刚接触 R 的数据科学家。如果你想将 Python 代码转换为 R，你可以询问 ChatGPT
将以下函数从 Python 翻译成 R：
def get_square ( num ):
return num * num
ChatGPT 不仅可以完成这项工作，而且还很好地解释了该功能以及如何在 R 中使用它。
对于那些几乎不知道如何打印“Hello World in R”的人来说非常有用。
但还有更多！如果你在 Python 中使用Pandas并且出于某种原因需要在 R 中复制你的工作怎么办？ChatGPT 可以助你一臂之力。
将下列函数从 Python 翻译成 R
def get_stats ( event_name ):
df_stats = df[df[ 'event_name' ]==event_name]
stats = df_stats[ 'player_id' ]
stats = stats.value_counts()return stats
看到结果后，现在你知道你可以在 R 中使用符号“$”选择列。
我甚至在 R 中测试了代码并且运行得很好。
3、自然语言转SQL查询
Open AI 声称你可以使用自然语言编写 SQL 查询。让我们来测试一下。
让我们从一个简单的查询开始。
创建 SQL 查询以查找居住在上海且年龄超过 30 岁的用户。
这只是一个简单的SQL查询，我们添加更多的条件来测试一下。
查询列出过去 3 个月雇用超过 10 名员工的部门的名称。以下 SQL 表及其属性：
# Employee (id, name, department_id)
PHP高级开发技巧与范例下载PHP是一种功能强大的网络程序设计语言，而且易学易用，移植性和可扩展性也都非常优秀，本书将为读者详细介绍PHP编程。 全书分为预备篇、开始篇和加速篇三大部分，共9章。预备篇主要介绍一些学习PHP语言的预备知识以及PHP运行平台的架设；开始篇则较为详细地向读者介绍PKP语言的基本语法和常用函数，以及用PHP如何对MySQL数据库进行操作；加速篇则通过对典型实例的介绍来使读者全面掌握PHP。 本书
# Department（id，name，address）
# Salary_Payments(id, employee_id, amount, date)
ChatGPT生成的SQL
SELECT d.name AS department_name FROM Department d JOIN Employee e ON d.id = e.department_id JOIN Salary_Payments sp ON e.id = sp.employee_id WHERE sp.date >= DATEADD(month, -3, GETDATE()) GROUP BY d.name HAVING COUNT(DISTINCT e.id) > 10;
4、文本分类
我们还可以使用 ChatGPT 将文本分类为正面情绪/负面情绪
对这些文本中的情绪进行分类：
1.“我热爱我的工作”
2. “疯狂的聊天机器人！”
3.“我的狗很可爱”
4.“我讨厌吃香菜”
5、数据可视化
我们可以使用 ChatGPT 进行可视化。我们只需要指定要使用的编程语言和库。
使用 matplotlib 用 Python 绘制线性回归
ChatGPT还列出相应的步骤，最后会完整显示示例代码。
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # 准备数据 x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) y = np.array([2, 4, 5, 7, 8, 10, 11, 13, 14, 16]) # 训练线性回归模型并进行预测 x = x.reshape(-1, 1) model = LinearRegression().fit(x, y) y_pred = model.predict(x) # 绘制数据和回归线 plt.scatter(x, y) plt.plot(x, y_pred, color='red') plt.show()
我复制/粘贴了代码并得到了下图。
很酷不是吗？你可以使用此聊天机器人做成百上千的事情。
