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Chat GPT+Google ColaboratoryでPythonに触ってみる

プログラミングが出来ない私は2年前程度からPythonに興味がありましたが
「でも、難しいんでしょう?」と思い、とどまっていました。

そこに「Chat GPTがコードを出力してくれる」と見聞きしたので
今回は散布図と回帰曲線の実行を試してみたいと思います。


環境

  • Google Colaboratory

  • GPT-3.5モデル

  • Python

手順

  1. Chat GPTへサンプルコードを出力依頼

  2. サンプルコードをGoogle Colaboratoryで実行

Chat GPTへサンプルコードを出力依頼

身長・体重・カロリーのデータから身長・体重に絞り散布図を作るコードを依頼すると下記コードを出力してくれました。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# データの定義
data = {
    "身長": [170, 166, 157],
    "体重": [57, 53, 47],
    "カロリー": [1730, 1864, 1968]
}

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame(data)

# 散布図の作成
plt.scatter(df["身長"], df["体重"])
plt.xlabel("身長")
plt.ylabel("体重")
plt.title("身長と体重の関係")
plt.show()

「コードに回帰曲線を加えることはできますか?」と質問すると回帰曲線を追加したコードを出力。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# データの定義
data = {
    "身長": [170, 166, 157],
    "体重": [57, 53, 47],
    "カロリー": [1730, 1864, 1968]
}

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame(data)

# 散布図の作成
plt.scatter(df["身長"], df["体重"])
plt.xlabel("身長")
plt.ylabel("体重")
plt.title("身長と体重の関係")

# 回帰曲線の追加
coef = np.polyfit(df["身長"], df["体重"], 1)
poly1d_fn = np.poly1d(coef)
plt.plot(df["身長"], poly1d_fn(df["身長"]), color="red")

plt.show()

更に回帰曲線の式とRも追加できますか?と依頼すると
快く追加したコードを出力。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# データの定義
data = {
    "身長": [170, 166, 157],
    "体重": [57, 53, 47],
    "カロリー": [1730, 1864, 1968]
}

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame(data)

# 散布図の作成
plt.scatter(df["身長"], df["体重"])
plt.xlabel("身長")
plt.ylabel("体重")
plt.title("身長と体重の関係")

# 回帰曲線の追加
coef = np.polyfit(df["身長"], df["体重"], 1)
poly1d_fn = np.poly1d(coef)
plt.plot(df["身長"], poly1d_fn(df["身長"]), color="red")

# 回帰曲線の式とR^2の表示
slope = coef[0]
intercept = coef[1]
r_squared = np.corrcoef(df["身長"], df["体重"])[0, 1] ** 2
equation = f"体重 = {slope:.2f} * 身長 + {intercept:.2f}"
r_squared_text = f"R^2 = {r_squared:.2f}"
plt.text(160, 50, equation, fontsize=10)
plt.text(160, 45, r_squared_text, fontsize=10)

plt.show()

実行結果

Chat GPTのサンプルコードを実行した結果

触ってみた感想

コードは分からなくても、結果で判断できるならとっても便利で達成感を味わうことが出来ました。Google Colaboratoryを知って「やってみようかな?」と思えましたし、ChatGPTなら何回依頼しても大丈夫なので気軽に出来るもの魅力的でした。昔だと自分のパソコンでサーバー立ててなど、おっくうでしたがサラサラと出来たのもイイですね。

感謝

ここまで読んで頂き、ありがとうございます。同じ環境でお勧めのコードがありましたら是非教えてください。試してみます!

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