ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವುದು: ಕೋಡ್‌ನಿಂದ ದೃಶ್ಯಕ್ಕೆ, ಪರಿಶೀಲನೆಯೊಂದಿಗೆ

ಲಾಭಗಳು:

• ಗ್ರಾಫ್‌ನ ಚಿತ್ರವಲ್ಲ, ಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಮುದ್ರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸ್ವತಃ ಚಲಾಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಬಹುದಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ಮೌಲ್ಯ, ಸಮಗ್ರತೆ, ಪ್ರಮಾಣ ಮತ್ತು ಮೊತ್ತದ ಚೆಕ್‌ಸಮ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾ ವಿರುದ್ಧ ಚಾರ್ಟ್ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ಪ್ರಾಮಾಣಿಕತೆಯ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ವಿಧಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ (ಅಕ್ಷ 0, ನೇರ ಲೇಬಲ್, ಮೂಲ ಟಿಪ್ಪಣಿಯಿಂದ) ಮತ್ತು ಮೌಖಿಕ ಊಹೆಯ ಬದಲಿಗೆ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುವುದು

ನೀವು ಸರಿಯಾದ ಚಾರ್ಟ್ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಆರಿಸಿದ್ದೀರಿ; ಈಗ ಅದನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಮಯ ಬಂದಿದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಅತ್ಯಂತ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಬಳಕೆಯೆಂದರೆ ಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು "ಡ್ರಾ" ಮಾಡಲು ಕೇಳುವುದು ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಮುದ್ರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಆ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ನೀವೇ ಚಲಾಯಿಸುವುದು. ಎಲ್ಲಿಂದ? ಏಕೆಂದರೆ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷೆಯ ಮಾದರಿ ಪಠ್ಯ ಜನರೇಟರ್ ಆಗಿದೆ; ಮೌಖಿಕವಾಗಿ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು "ಊಹೆ" ಮಾಡಬಹುದು, ಆದರೆ ಕೋಡ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಾಗೆಯೇ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ (ಯಾವಾಗಲೂ ಅದೇ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗೆ ಒಂದೇ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ನೀಡುತ್ತದೆ). ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, AI ಗೆ ಗ್ರಾಫಿಕಲ್ ಕೋಡ್ (ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಪೈಥಾನ್) ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಮುದ್ರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂದು ನಾವು ಕಲಿಯುತ್ತೇವೆ.

ಏಕೆ ಕೋಡ್, ಏಕೆ ರನ್?

ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕೇಳಿ "ಮಾರಾಟದ ಒಟ್ಟು ಮೊತ್ತ ಎಷ್ಟು?" ನೀವು ಕೇಳಿದರೆ, ಅದು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ಸಂಭವನೀಯ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ನೀವು ಅದಕ್ಕೆ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಮುದ್ರಿಸಿದರೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಿದರೆ, ಫಲಿತಾಂಶವು ನೈಜ ಡೇಟಾದಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ. ಚಾರ್ಟ್‌ಗೆ ಅದೇ ಹೋಗುತ್ತದೆ: ಮಾದರಿಯು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಕೋಡ್ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ, ನಿಮ್ಮ ಯಂತ್ರದಲ್ಲಿ ರನ್ ಆಗುತ್ತದೆ. ಕೋಡ್ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಾಗುತ್ತದೆ: ಡೇಟಾವನ್ನು ನವೀಕರಿಸಿದಾಗ, ನೀವು ಮತ್ತೆ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಚಾರ್ಟ್ ಅನ್ನು ರಿಫ್ರೆಶ್ ಮಾಡಿ.

ಸಾಮಾನ್ಯ ಉಪಕರಣಗಳು: ಮ್ಯಾಟ್‌ಪ್ಲಾಟ್ಲಿಬ್ ಮತ್ತು ಸೀಬಾರ್ನ್ (ಸ್ಥಿರ ಕಥಾವಸ್ತು), ಪೈಥಾನ್ ಭಾಷೆಯೊಂದಿಗೆ ಕಥಾವಸ್ತು (ಇಂಟರಾಕ್ಟಿವ್ ಪ್ಲಾಟ್); ಸ್ಪ್ರೆಡ್‌ಶೀಟ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳು ಮತ್ತು BI (ವ್ಯಾಪಾರ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ) ಉಪಕರಣಗಳು. ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಪೈಥಾನ್/ಮ್ಯಾಟ್‌ಪ್ಲಾಟ್ಲಿಬ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತೇವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ; ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಾಹನದಲ್ಲೂ ತತ್ವವು ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತದೆ.

ಸಲಹೆ: "ನನಗೆ ಚಾರ್ಟ್‌ನ ಚಿತ್ರವನ್ನು ನೀಡಿ" ಬದಲಿಗೆ, "ಚಾರ್ಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ನನಗೆ ನೀಡಿ ಮತ್ತು ನಾನು ಅದನ್ನು ರನ್ ಮಾಡುತ್ತೇನೆ" ಎಂದು ಹೇಳಿ. ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ, ಫಲಿತಾಂಶವು ನೈಜ ಡೇಟಾದಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಮಗೆ ಬೇಕಾದಷ್ಟು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ನೀವು ಮಾಡಬಹುದು.

ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ: ಕೋಡ್‌ನಿಂದ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್‌ಗೆ

1. ಗ್ರಾಫಿಕ್ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ಸಂದೇಶವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ (ಹಿಂದಿನ ಘಟಕ).
2. ಮಾದರಿಗೆ ಡೇಟಾ ರಚನೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸಿ (ಕಾಲಮ್ ಹೆಸರುಗಳು, ಪ್ರಕಾರಗಳು; ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾ ಅಲ್ಲ).
3. ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿ, ಪ್ರಾಮಾಣಿಕತೆಯ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿ (ಅಕ್ಷ 0, ಟ್ಯಾಗ್, ಮೂಲ ಟಿಪ್ಪಣಿಯಿಂದ).
4. ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ನೀವೇ ರನ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ನೋಡಿ.
5. ಪರಿಶೀಲಿಸಿ: ಚಾರ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿನ ಮೌಲ್ಯವು ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಮೌಲ್ಯದಂತೆಯೇ ಇದೆಯೇ? ಒಟ್ಟು/ಷೇರು ಹಿಡಿದಿದೆಯೇ?
6. ಸುಧಾರಿಸಿ: ಶೀರ್ಷಿಕೆಯನ್ನು ಕ್ರಿಯೆಯ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಿ, ಅನಗತ್ಯವನ್ನು ಅಳಿಸಿ, ಹೈಲೈಟ್ ಬಣ್ಣವನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.

ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಪೈಥಾನ್ ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಸಹಾಯಕ. ನನ್ನ ಬಳಿ CSV ಇದೆ: ಕಾಲಮ್‌ಗಳು "ತಿಂಗಳು" (YYYY-MM), "ಚಾನೆಲ್" (ಪಠ್ಯ), "ಆದಾಯ" (ಸಂಖ್ಯೆ). matplotlib ನೊಂದಿಗೆ LINE ಗ್ರಾಫ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ:- ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಚಾನಲ್ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ರೇಖೆಯಾಗಿದೆ, x=month, y=come.- y ಅಕ್ಷವು 0 ರಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗಲಿ (ಕತ್ತರಿಸಬೇಡಿ).- ರೇಖೆಗಳ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಲೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಹಾಕಿ, ಪ್ರತ್ಯೇಕ ದಂತಕಥೆಯ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ.- ಶೀರ್ಷಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಕ್ರಿಯಾ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಾಗಿ ಪ್ಲೇಸ್‌ಹೋಲ್ಡರ್ ಅನ್ನು ಇರಿಸಿ.- ಕೆಳಗೆ ಬಲಕ್ಕೆ "S" ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಿ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಂತೆ ಮಾಡಿ, ಉದಾಹರಣೆ ಓದುವ ಸಾಲನ್ನು ಸಹ ಬರೆಯಿರಿ. ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದು; CSV ಯಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಓದಿ.

ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಚಾರ್ಟ್ ಅನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು:

ಈ ಮ್ಯಾಟ್‌ಪ್ಲಾಟ್ಲಿಬ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿ: (1) ಬಾರ್‌ಗಳನ್ನು ದೊಡ್ಡದರಿಂದ ಚಿಕ್ಕದಕ್ಕೆ ಮೌಲ್ಯದ ಪ್ರಕಾರ ವಿಂಗಡಿಸಿ, (2) ಹೆಚ್ಚಿನ ಬಾರ್ ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ಕಿತ್ತಳೆ ಮತ್ತು ಉಳಿದವನ್ನು ಬೂದು ಮಾಡಿ, (3) y-ಅಕ್ಷವನ್ನು 0, (4) ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ದಶಮಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಾವಿರಾರು ವಿಭಜಕದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹಿಂತಿರುಗಿಸಿ. ಕೋಡ್: [...]

ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಚಾರ್ಟ್‌ಗಾಗಿ (ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಾಗಿ):

ಅದೇ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ Plotly ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಲೈನ್ ಚಾರ್ಟ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ: ಮೌಸ್ ಅನ್ನು ತೂಗಾಡುವುದರಿಂದ ತಿಂಗಳು ಮತ್ತು ಆದಾಯವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಚಾನಲ್‌ಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಅಕ್ಷವು 0 ರಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗಲಿ. ಪೂರ್ಣ ಕೋಡ್ ನೀಡಿ.

ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ: ಚಾರ್ಟ್ "ಸರಿಯಾಗಿದೆ", "ಸುಂದರ" ಅಲ್ಲವೇ?

ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಔಟ್ ಪುಟ್ ಆದ ಮಾತ್ರಕ್ಕೆ ಕೆಲಸ ಮುಗಿದಿಲ್ಲ. ಮೂರು ಚೆಕ್ಸಮ್ಗಳು:

• ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು: ಕೈ/ಟೇಬಲ್ ಮೂಲಕ 2-3 ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಚಾರ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿನ ಅತ್ಯುನ್ನತ ಪಟ್ಟಿಯು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅತ್ಯಧಿಕವಾಗಿದೆಯೇ?
• ಒಟ್ಟು/ಷೇರು ಪರಿಶೀಲನೆ: ಭಾಗ-ಸಂಪೂರ್ಣ ಚಾರ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಶೇರುಗಳು 100% ಪೂರ್ಣಗೊಂಡಿವೆಯೇ?
• ದೃಷ್ಟಿ ಪ್ರಾಮಾಣಿಕತೆ: ಅಕ್ಷವು 0 ರಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ, ಸ್ಕೇಲ್ ರೇಖೀಯವಾಗಿದೆಯೇ, ಅದೇ ಘಟಕವೇ? (ವಿವರಗಳು ಮುಂದಿನ ಘಟಕದಲ್ಲಿ.)

ನಿಯಂತ್ರಣ

ಕಾಳಜಿ ಹೇಗೆ

ಕೆಂಪು ಧ್ವಜ

ಮೌಲ್ಯ

ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ 2-3 ಅಂಕಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ

ಗ್ರಾಫ್-ಡೇಟಾ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ

ಸಮಗ್ರತೆ

ಯಾವುದೇ ತಿಂಗಳುಗಳು/ವರ್ಗಗಳು ಕಾಣೆಯಾಗಿದೆಯೇ?

ಅಂತರವನ್ನು ಮೌನವಾಗಿ ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಲಾಯಿತು

ಪ್ರಮಾಣದ

Y ಅಕ್ಷವು ಎಲ್ಲಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ

0 ಅಲ್ಲ, ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಉತ್ಪ್ರೇಕ್ಷಿತವಾಗಿದೆ

ಒಟ್ಟು

ಷೇರುಗಳು/ಒಟ್ಟುಗಳು

ಇದು 100% ಹಿಡಿದಿಲ್ಲ

ಎಚ್ಚರಿಕೆ: ಮಾದರಿಯು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಡೇಟಾದಿಂದ ಕಳೆದುಹೋದ ತಿಂಗಳುಗಳನ್ನು "ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ" ಅಥವಾ ಕಳೆದುಹೋದ ಸಾಲನ್ನು ಮೌನವಾಗಿ ತಿರಸ್ಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಚಾರ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿನ ಅಂಕಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಸಾಲುಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ನೋಡಿ.

ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಪ್ರಕರಣ 1 - ಕೋಡ್ ಬೀಟ್ ಭವಿಷ್ಯ. ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಮೊದಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕೇಳುತ್ತಾರೆ "ಒಟ್ಟು ಎಷ್ಟು?" ಅವರು ಕೇಳಿದರು ಮತ್ತು "≈4.2 ಮಿಲಿಯನ್" ಎಂಬ ಉತ್ತರವನ್ನು ಪಡೆದರು. ನಂತರ ಅವರು ಸೇರ್ಪಡೆ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಮುದ್ರಿಸಿದರು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಿದರು: ನಿಜವಾದ ಒಟ್ಟು ಮೊತ್ತ 3.87 ಮಿಲಿಯನ್. ಮೌಖಿಕ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯು 8% ತಪ್ಪಾಗಿದೆ. ಆ ದಿನದಿಂದ, ಅವರು ಕೋಡ್‌ನಿಂದ ಪ್ರತಿ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಪಡೆದರು.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ಸೈಲೆಂಟ್ ಮಿಸ್ಸಿಂಗ್ ಲೈನ್. ಒಂದು ತಂಡವು ಮಾಸಿಕ ಚಾರ್ಟ್ ಅನ್ನು ತಯಾರಿಸಿದೆ; ಎಲ್ಲವೂ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತಿತ್ತು. ಆದರೆ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಮಾರ್ಚ್ ಖಾಲಿಯಾಗಿತ್ತು, ಮತ್ತು ಚಾರ್ಟ್ ಅದನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫೆಬ್ರವರಿಯಿಂದ ಏಪ್ರಿಲ್ ಅನ್ನು ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಿದೆ; ಇದು ಟ್ರೆಂಡ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಕಾರಣ ಮೃದುವಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ. ಅವರು ಚುಕ್ಕೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಗಮನಿಸಿದರು (ಅದು 11 ರ ಬದಲಿಗೆ 12 ಆಗಿರಬೇಕು) ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿದರು; ನಿಜವಾದ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ಜಿಗಿತ ಕಂಡುಬಂದಿದೆ.

ಪ್ರಕರಣ 3 - ಪುನರುತ್ಪಾದನೆ. ವ್ಯಾಪಾರೋದ್ಯಮಿಯೊಬ್ಬರು ಪ್ರತಿ ತಿಂಗಳು ಕೈಯಿಂದ ಚಾರ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸುತ್ತಿದ್ದರು (ಸುಮಾರು 40 ನಿಮಿಷಗಳು). ಒಮ್ಮೆ ಅವರು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಬರೆದ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿದರು; ಮುಂದಿನ ತಿಂಗಳುಗಳಲ್ಲಿ ಹೊಸ CSV ಅನ್ನು ಹಾಕಲು ಮತ್ತು ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಲು 2 ನಿಮಿಷಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿತು. ತಿಂಗಳಿಗೆ 38 ನಿಮಿಷಗಳನ್ನು ಉಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ನಕಲು ದೋಷಗಳಿಲ್ಲ.

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ:

ಈ ಮಾರಾಟದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗ್ರಾಫ್ ಮಾಡಿ.

ಮಾದರಿಯು ಚಿತ್ರವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಕೋಡ್ ನೀಡಬಹುದು; ಡೇಟಾವನ್ನು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ, ಯಾವುದೇ ಪ್ರಾಮಾಣಿಕತೆಯ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳಿಲ್ಲ.

ಪ್ರಬಲ:

ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಪೈಥಾನ್/ಮ್ಯಾಟ್‌ಪ್ಲಾಟ್ಲಿಬ್ ಸಹಾಯಕ. ಡೇಟಾ: CSV, ಕಾಲಮ್‌ಗಳು "ಪ್ರದೇಶ" (ಪಠ್ಯ), "buyume_percentage" (ಸಂಖ್ಯೆ, ಋಣಾತ್ಮಕವಾಗಿರಬಹುದು). ಸಮತಲ ಬಾರ್ ಚಾರ್ಟ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ: ಮೌಲ್ಯದ ಪ್ರಕಾರ ವಿಂಗಡಿಸಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡಿ, y=0 ಉಲ್ಲೇಖ ರೇಖೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿ (ನೆಗೆಟಿವ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿ), ಬಾರ್ ತುದಿಗಳಲ್ಲಿ ಶೇಕಡಾವಾರು ಲೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಹಾಕಿ. ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ನೀಡಿ, CSV ನಿಂದ ಓದಿ, ಸಂಖ್ಯೆ ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್. ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಾಗಿ ಕ್ರಿಯಾ ಶೀರ್ಷಿಕೆ ಪ್ಲೇಸ್‌ಹೋಲ್ಡರ್ ಅನ್ನು ಹಾಕಿ.

ಎರಡನೆಯದು ಡೇಟಾ ರಚನೆ, ಪ್ರಾಮಾಣಿಕತೆಯ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು "ಕೋಡ್ನಿಂದ ಓದಿ, ಅದನ್ನು ರೂಪಿಸಬೇಡಿ" ತತ್ವವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ; ಔಟ್ಪುಟ್ ನಿಖರ ಮತ್ತು ಸಂಪಾದಿಸಬಹುದಾದ ಎರಡೂ ಆಗಿದೆ.

ಪರಿಕರ ಆಯ್ಕೆ: ಯಾವಾಗ ಸ್ಪ್ರೆಡ್‌ಶೀಟ್, ಯಾವಾಗ ಕೋಡ್?

ಪ್ರತಿ ಚಾರ್ಟ್‌ಗೆ ನೀವು ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ. ಚಿಕ್ಕದಾದ, ಒಂದೇ ಬಾರಿಗೆ, ಸರಳವಾದ ಚಾರ್ಟ್‌ಗಾಗಿ, ಸ್ಪ್ರೆಡ್‌ಶೀಟ್ (ಎಕ್ಸೆಲ್, ಗೂಗಲ್ ಸ್ಪ್ರೆಡ್‌ಶೀಟ್‌ಗಳು) ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಾಕಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವೇಗವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಯಾವಾಗ ಕೋಡ್ ಗೆಲ್ಲುತ್ತದೆ: ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ನವೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಪ್ರತಿ ತಿಂಗಳು ಅದೇ ಚಾರ್ಟ್ ಅನ್ನು ರಿಫ್ರೆಶ್ ಮಾಡುವುದು), ಚಾರ್ಟ್ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ ಅಥವಾ ಹಲವಾರು (ಸಣ್ಣ ಬಹು ಚಾರ್ಟ್‌ಗಳಂತಹವು), ಸಂಪೂರ್ಣ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ (ಸಮಗ್ರತೆಯ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳು, ಕಸ್ಟಮ್ ಲೇಬಲಿಂಗ್), ಅಥವಾ ಫಲಿತಾಂಶವು ಪುನರಾವರ್ತನೀಯವಾಗುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಯಾವುದು ಸೂಕ್ತ ಎಂದು ನೀವು ಕೇಳಬಹುದು.

ಸ್ಥಿತಿ

ಸೂಕ್ತವಾದ ವಾಹನ

ಏಕೆ

ಒಂದು ಬಾರಿ ಸರಳ ಬಾರ್

ಸ್ಪ್ರೆಡ್ಶೀಟ್

ವೇಗವಾಗಿ, ಯಾವುದೇ ಕೋಡ್ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ

ಪ್ರತಿ ತಿಂಗಳು ವರದಿಯನ್ನು ನವೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ

ಕೋಡ್ (ಪೈಥಾನ್)

ಒಮ್ಮೆ ಬರೆಯಿರಿ, ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ ಓಡಿ

ಇಂಟರಾಕ್ಟಿವ್/ಫಿಲ್ಟರ್ ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್

ಕೋಡ್ (ಕಥಾವಸ್ತು) / ಬಿಐ ಉಪಕರಣ

ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ

ಸಾಕಷ್ಟು ಸಣ್ಣ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್

ಕೋಡ್

ಕೈಯಿಂದ ಚಿತ್ರಿಸುವುದು ದಣಿದ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾಗಿಲ್ಲ

ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಸಲಹೆಗಾರ. ನಾನು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ತಯಾರಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ:[ಪಾಕವಿಧಾನ]. [ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ] ಡೇಟಾವನ್ನು ನವೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ, [ಎಷ್ಟು] ವಿಭಿನ್ನ ಚಾರ್ಟ್‌ಗಳು ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಸ್ಪ್ರೆಡ್‌ಶೀಟ್ ಅಥವಾ ಪೈಥಾನ್ ಕೋಡ್ ಹೆಚ್ಚು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆಯೇ? ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಸಮರ್ಥಿಸಿ; ಕೋಡ್‌ಗಾಗಿ ನೀವು ಯಾವ ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತೀರಿ?

ಸುಳಿವು: "ನಾನು ಪ್ರತಿ ತಿಂಗಳು ಇದನ್ನು ಮತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತೇನೆಯೇ?" ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರವು "ಹೌದು" ಆಗಿದ್ದರೆ, ಕೋಡ್ ಹೂಡಿಕೆಯು ಯಾವಾಗಲೂ ಸ್ವತಃ ಪಾವತಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಒಂದು-ಆಫ್ ಆಗಿದ್ದರೆ, ಸ್ಪ್ರೆಡ್‌ಶೀಟ್ ಸಾಕು.

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• ಚಾರ್ಟ್‌ನ "ಚಿತ್ರ" ವನ್ನು ಕೇಳಲಾಗುತ್ತಿದೆ: ನೀವು ಕೋಡ್ ಬದಲಿಗೆ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಕೇಳಿದಾಗ, ಡೇಟಾವನ್ನು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
• ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸದೆ ನಂಬುವುದು: ಸ್ಲೈಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸದೆ ಇರಿಸುವುದು.
• ಮೌಲ್ಯದ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ: ಚಾರ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಡೇಟಾಗೆ ಹೋಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
• ಕಾಣೆಯಾದ/ಸ್ಕಿಪ್ ಮಾಡಿದ ಗೆರೆ ಕಾಣುತ್ತಿಲ್ಲ: ಚುಕ್ಕೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ.
• ಇದನ್ನು ಒಂದು-ಬಾರಿ ಕೆಲಸದಂತೆ ಪರಿಗಣಿಸುವುದು: ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳದಿರುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ತಿಂಗಳು ಮೊದಲಿನಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

ಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಕೋಡ್‌ಗಾಗಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಕೇಳಿ, ಗ್ರಾಫ್‌ನ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಅಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಆ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ನೀವೇ ಚಲಾಯಿಸಿ; ಏಕೆಂದರೆ ಕೋಡ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಾಗೆಯೇ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತನೀಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ರಚನೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸಿ, ಸಮಗ್ರತೆಯ ನಿಯಮಗಳನ್ನು (ಅಕ್ಷ 0, ಲೇಬಲ್, ಮೂಲದಿಂದ) ವಿನಂತಿಯಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿ, ಮೌಲ್ಯ-ಸಮಗ್ರತೆ-ಮಾಪಕ-ಮೊತ್ತ ಹ್ಯಾಶ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ. ಕೋಡ್ ಪ್ರತಿ ಬಾರಿಯೂ ಮೌಖಿಕ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಸೋಲಿಸುತ್ತದೆ; ಆದರೆ ಅಂತಿಮ ನಿಯಂತ್ರಣ ನಿಮ್ಮದಾಗಿದೆ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಫೈಲ್‌ಗಾಗಿ: (1) ಡೇಟಾ ರಚನೆಯನ್ನು AI ಗೆ ವಿವರಿಸಿ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಫ್ ಜನರೇಷನ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಮುದ್ರಿಸಿ (ಪ್ರಾಮಾಣಿಕತೆಯ ನಿಯಮಗಳೊಂದಿಗೆ). (2) ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಚಾರ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ 2-3 ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ. (3) ಅದೇ ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ, ಬಾರ್‌ಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯದ ಪ್ರಕಾರ ವಿಂಗಡಿಸಿ ಮತ್ತು ಒಂದು ಹೈಲೈಟ್ ಬಣ್ಣವನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. (4) ಮುಂದಿನ ತಿಂಗಳು ಮತ್ತೆ ಬಳಸಲು ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಉಳಿಸಿ.

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• [ ] ನಾನು ಚಾರ್ಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬಯಸುತ್ತೇನೆ ಮತ್ತು ರನ್ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ, ಅದರ ಚಿತ್ರವಲ್ಲ.
• [ ] ಕೋಡ್ ನೈಜ ಫೈಲ್‌ನಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಓದುತ್ತದೆ, ಅದು ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
• [] ನಾನು ಚಾರ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿನ 2-3 ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದೆ.
• [ ] ಅಂಕಗಳು/ವರ್ಗಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಸಾಲುಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ.
• [ ] Y ಅಕ್ಷ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣವು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿದೆ; ಯಾವುದೇ ಅಕ್ಷದ ಅಡಚಣೆ ಇಲ್ಲ.
• [ ] ನಾನು ಮತ್ತೆ ಬಳಸಲು ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಉಳಿಸಿದ್ದೇನೆ.