编码🔮

我们知道你们中的很多人都熟知Python编码，并且我们也知道AI还远远不够完美。

因此，我们提供完整的Python编辑体验以及我们的Al体验，以满足任何必要的调整。

有两个地方可以编写/修改代码：

AI Block中的编码

首次运行后，您将看到所有生成的代码都可以通过工具栏上的的“代码”按钮访问。

您可以根据需要更改代码，但请注意:

1. 修改代码不会同步回原始提示

2. 修改提示将再次生成整个代码，删除您所做的任何更改

因此，最好针对提示中未指定的小错误或行为修改此代码。

对于完全不同的逻辑，我们建议先修改提示并运行以获取启动版本。

修改过程中有几个值得解释和注意的代码段：

软件包安装/参考

!pip install pandas plotly

import pandas as pd
from plotly.subplots import make_subplots
import plotly.graph_objects as go

Bayeslab会自动生成代码来安装和引用每个块所需的库。如果包已经存在，它将继续。

请不要删除，因为每个块可能会在没有前一个块的情况下单独执行。

图表显示

# Display the chart
display(JSON({"type": "plotly", "config": json.loads(json.dumps(fig.to_dict(), cls=PlotlyJSONEncoder))}))

Bayeslab使用显示功能将图表选项/数据传输到前端。目前仅支持plotly图表。

结果展示

try:
    from actionbook import VariableToPreview, displayVariable
    displayVariable([VariableToPreview("average_revenue_by_lifecycle", average_revenue_by_lifecycle, "Average Revenue by Lifecycle DataFrame"),VariableToPreview("fig", fig, "Average Revenue by Lifecycle Bar Chart"),VariableToPreview("df", df, "Queried Data DataFrame")])
except:
    pass

代码的最后一部分显示了带有displayVariable函数的try-except部部分。这是为特定变量生成的AI，显示为“结果”，并且可以在其他块中再次引用。

请不要更改/删除。不过您可以更改变量名称字符串。

代码块

代码块就像一个普通的Jupyter代码单元，它包含Python代码并执行，并在此块下显示结果。

如果您准备使用Python代码，或者感觉从头开始编码更舒服，请使用此块。