コーディング🔮

皆さんの多くがPythonコーディングを心得ていることを知っていますし、AIが完璧ではないことも知っています。

そのため、必要な調整のために、AI体験とともに完全なPython編集体験を提供しています。

コードを書いたり変更したりできる場所は2つあります：

AIブロックでのコーディング

初めて実行すると、生成されたすべてのコードがツールバーの「コード」ボタンからアクセスできることがわかります。

コードは自由に変更できますが、注意してください：

1. コードを修正しても元のプロンプトには同期されません。

2. プロンプトを変更するとコード全体が再生成され、変更した内容はすべて削除されます。

そのため、小さなバグやプロンプトに指定されていない動作を修正するために、このコードを変更するのが最適です。

全く異なるロジックの場合は、まずプロンプトを修正して実行し、スタート用のバージョンを取得することをお勧めします。

いくつかのコードセクションは、変更中に説明や注意が必要です。

パッケージのインストール/参考

!pip install pandas plotly

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

Bayeslabは、各ブロックに必要なライブラリをインストールし、参照するコードを自動的に生成する。 パッケージが既に存在する場合は、そのまま続行されます。

各ブロックは前のブロックを無視して個別に実行される可能性があるので、削除しないでください。

チャート表示

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

Bayeslabはチャートオプション/データをフロントエンドに転送するためにdisplay関数を使用します。 現在、plotlyチャートのみがサポートされています。

結果表示

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

コードの最後の部分は、displayVariable関数を持つtry-exceptセクションを示している。これは、特定の変数に対して生成されたAIが「結果」として表示され、再び他のブロックで参照できるようにするためのものです。

変更したり削除したりしないでください。変数名の文字列は変更できます。

コードブロック

コードブロックは通常のJupyterのコードセルと同じで、pythonのコードを含んでおり、このブロックの下で結果を表示して実行します。

pythonコードを使う準備ができた場合や、ゼロからコーディングを始める方が楽だと感じる場合は、このブロックを使ってください。