玩转ChatGPT：辅助编程

sockstack / 246 / 2023-12-31 01:02:37

ChatGPT 可用网址，仅供交流学习使用，如对您有所帮助，请收藏并推荐给需要的朋友。 <a href="https://ckai.xyz/?sockstack&section=detail" target="__blank">https://ckai.xyz</a> <article class="baidu_pl"><div id="article_content" class="article_content clearfix">
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一、写在前面 
首先让小Chat介绍自己在编程方面的天赋： 
<img referrerpolicy="no-referrer" alt="" height="514" src="https://img-blog.csdnimg.cn/5b051e439aef4897994789858127e308.jpeg" width="823"> 
 
总结起来：TA掌握了海量的编程知识，能做到自动代码生成、代码审查优化、编程教学辅导以及实时问题解答。我问TA学习了多少案例，TA说：忘了，但保证够用。 
<img referrerpolicy="no-referrer" alt="" height="250" src="https://img-blog.csdnimg.cn/4068d2482e46498a8feba6e5ce77791b.jpeg" width="815"> 
 
前提：我是做机器学习与临床大数据挖掘的，偏向于数据科学领域，并不是做开发的哈。因此，所需要的代码一般都不会很长，GPT3.5足够。至于做开发的，成千上万的代码，不属于本文范围，当然，底层逻辑都是一样的，供参考。 
 
二、推荐途径 
（1）GPT-3.5（GPT-4） 
也就是GPT的原版本，在网页端直接操作，不需要通过API，毕竟API要钱呐。 
（a）生成代码：用python语言写一个随机森林的代码，（记得指定语言）： 
<img referrerpolicy="no-referrer" alt="" height="982" src="https://img-blog.csdnimg.cn/8546e0d95d944012887f2425ed79c93b.jpeg" width="716"> 
解读：小Chat使用Pyhton的sklearn包写一个标准的随机森林分类模型，并对程序做了简单的说明。 
（b）通过对话理解代码。对于萌新来说，TA给出了代码，但是不会用。所以，需要把TA作为一个编程教学辅导用于实现保姆级别的教学。 
第一回合：这个代码怎么使用和运行，请给出详细的步骤。 
<img referrerpolicy="no-referrer" alt="" height="744" src="https://img-blog.csdnimg.cn/f84e40f36648492e8cb648dc06a1828f.jpeg" width="737"> 
<img referrerpolicy="no-referrer" alt="" height="585" src="https://img-blog.csdnimg.cn/96ab2ef742d54a7da39e8b6bf59e2335.jpeg" width="726"> 
 解读：作为一名萌新，我也没运行过Python，需要怎么安装？ 
 
 
第二回合：如何安装python？对于新手来说，请提供友好的安装方法。 
<img referrerpolicy="no-referrer" alt="" height="593" src="https://img-blog.csdnimg.cn/3deb7e8cea9542b5af67e5f9cfee0b3c.jpeg" width="658"> 
解读：看第二点“方便地进行开发和调试”，还举了3个例子，因此，我们继续问： 
 
追问：PyCharm、Visual Studio Code 和 Spyder哪一款更适合新手使用？ 
<img referrerpolicy="no-referrer" alt="" height="769" src="https://img-blog.csdnimg.cn/2eacb31f0acb4177b64b9a4e39182b41.jpeg" width="711"> 
 解读：我们的定位就是用机器学习进行数据挖掘，因此，推荐使用Spyder。那么，怎么安装？ 
 
追问：请提供Spyder保姆级别的安装教程。 
<img referrerpolicy="no-referrer" alt="" height="707" src="https://img-blog.csdnimg.cn/94a7311f45c04f2592531e5d52245f63.jpeg" width="723"> 
<img referrerpolicy="no-referrer" alt="" height="456" src="https://img-blog.csdnimg.cn/91925b721e4c4ce98e64faa8466fbf81.jpeg" width="731"> 
 解读：以上，我们知道了怎么安装程序软件，也拿到了代码，那么，它的数据集要怎么准备？ 
 
第三回合：上述随机森林的代码中数据集'your_dataset.csv'的数据格式是什么样子的？请用表格展示一个例子。 
<img referrerpolicy="no-referrer" alt="" height="550" src="https://img-blog.csdnimg.cn/712c834a0d5f4bf5adc6bb8bc03a6d7c.jpeg" width="745"> 
解读：一定要求TA用表格的形式给你举例子，这样非常直观。 
 
接下来，我们需要知道怎么调参。 
第四回合：随机森林重要的参数有哪些？如何科学地调整模型参数？ 
<img referrerpolicy="no-referrer" alt="" height="558" src="https://img-blog.csdnimg.cn/8b02878789de48bab80d3ffbb33c9f7f.jpeg" width="712"> 
解读：理论知识懂了，那么如何用代码实现？ 
 
第五回合：请用网格搜索调整随机森林上述几个重要参数，帮我写出代码，并嵌入之前的代码中。 
<img referrerpolicy="no-referrer" alt="" height="739" src="https://img-blog.csdnimg.cn/79637b83cef94abb8b5af7e9ec30d770.jpeg" width="723"> 
<img referrerpolicy="no-referrer" alt="" height="533" src="https://img-blog.csdnimg.cn/8b123015b1f0426a8733afe741226149.jpeg" width="699"> 
解读：接下来，需要对每一部分的代码的功能有一个大致的了解。 
 
第六回合：请问以下代码是什么意思： 
<pre><code class="hljs">param_grid = {'n_estimators': [100, 200, 300],'max_depth': [5, 10, 15],'min_samples_split': [2, 5, 10],'min_samples_leaf': [1, 2, 4],'max_features': ['sqrt', 'log2', None],'criterion': ['gini', 'entropy']}</code></pre> 
<img referrerpolicy="no-referrer" alt="" height="338" src="https://img-blog.csdnimg.cn/752ac1b684b4485d8ca6df9eaa1c5f2e.jpeg" width="698"> 
解读：解释得很清楚了，像一个24h在线的专业指导。接着，我们需要绘制ROC曲线。 
 
第七回合：如何绘制训练集和测试集的ROC曲线并显示AUC值，画在一个图上。请写出代码。 
<img referrerpolicy="no-referrer" alt="" height="803" src="https://img-blog.csdnimg.cn/09e1eac19cef47b2a8e097ab3d0a00a0.jpeg" width="708"> 
<img referrerpolicy="no-referrer" alt="" height="194" src="https://img-blog.csdnimg.cn/de981560919b44b3a782c04ee1e60dd9.jpeg" width="696"> 
解读：以上，把一个简单的机器学习建模的代码和流程都展示出来了，真的厉害。 
 
 
（c）运行代码。这个功能没有开放。GPT-4能够调用插件的话，是可以直接运行代码的，这种能力太恐怖了。我也一直期待权限开放，那就大有可为了。 
 
（d）代码转化。比如python转R，python 2.0转python 3.0，Tensorflow转Pytorch等场景，我就随便举1-2个例子。 
① python转R：把上述python写的随机森林代码转成R语言，要求功能完全一致。 
<img referrerpolicy="no-referrer" alt="" height="752" src="https://img-blog.csdnimg.cn/893ab67a2ab0423984c4ca3c3f1d1053.jpeg" width="716"> 
<img referrerpolicy="no-referrer" alt="" height="484" src="https://img-blog.csdnimg.cn/9a10b770c73242648a67051610e8c6b3.jpeg" width="707"> 
 
 
② python 2.0转python 3.0：有时候在数据分析的时候，需要一些第三方开发的算法，很多没有被封装至python的程序包，此外，几年前开发的算法都是基于python 2.0的。要命的是，python 2.0和现在的python 3.0有些语法不同，有些包也被剔除： 
<img referrerpolicy="no-referrer" alt="" height="710" src="https://img-blog.csdnimg.cn/2aa0c174cdb045b0a69bfd9db17f3c91.jpeg" width="840"> 
因此，需要做转换。 
譬如，我最近需要用到一个算法，叫做iSMART，明确是说用python2写的。 
<img referrerpolicy="no-referrer" alt="" height="391" src="https://img-blog.csdnimg.cn/0e33d2daec384aef865442bd19e91856.jpeg" width="867"> 
 
我便使用小Chat转成python 3.9可运行的代码： 
把下面的代码转化成python 3.9可运行的代码，并指出修改之处：加要修改的代码。 
<img referrerpolicy="no-referrer" alt="" height="703" src="https://img-blog.csdnimg.cn/1e5d129460ce4cd991cf0a7a1420c10c.jpeg" width="699"> 
无脑复制粘贴即可。 
 
（e）代码报错纠正。转化好的代码试运行，报错基本是99%的事情。此时只需把报错信息发给小Chat，TA就会给你反馈。我举一个CNN的例子： 
<img referrerpolicy="no-referrer" alt="" height="584" src="https://img-blog.csdnimg.cn/d0b0535e82ae4fe0a4e5f2d388aa1dc7.jpeg" width="713"> 
运行报错： 
<img referrerpolicy="no-referrer" alt="" height="246" src="https://img-blog.csdnimg.cn/1162d92a99414348b4c12c1d501a68c5.jpeg" width="712"> 
我运行下面的代码后报错：[输入运行的代码]，报错信息为：FileNotFoundError: [WinError 3] 系统找不到指定的路径。: 'xdd002'。 
<img referrerpolicy="no-referrer" alt="" height="377" src="https://img-blog.csdnimg.cn/b06f3bc8979546bdb04c25acdbdd5951.jpeg" width="797"> 
 没错，我没有选择工作路径，自然找不到文件夹。TA建议我优化代码，那我就求助TA： 
帮我写一段代码，用于检查文件夹是否存在，并嵌入源代码中。 
<img referrerpolicy="no-referrer" alt="" height="557" src="https://img-blog.csdnimg.cn/dcacc7d5544c46188c808ba5b575dee3.jpeg" width="809"> 
 我加入源代码，试运行： 
<img referrerpolicy="no-referrer" alt="" height="352" src="https://img-blog.csdnimg.cn/ad0526af516047a9852b39c4365ee327.jpeg" width="710"> 
嗯，神清气爽！ 
总结：小Chat可以自动代码生成、代码审查优化、编程教学辅导以及实时问题解答。可以说是大大提高编程效率了。 
 
 
 
 
 
（2）Cursor 
Cursor 是一个集成了 GPT-4 （存疑！）的代码生成器，可以帮助你快速编写、编辑和讨论代码。 
安装也很简单，前往官网地址：Cursor | Build Fast，下载安装即可。 
<img referrerpolicy="no-referrer" alt="" height="624" src="https://img-blog.csdnimg.cn/06d29ab8e60f458a955ea114d8d34a8e.jpeg" width="1036"> 
 安装后打开软件： 
<img referrerpolicy="no-referrer" alt="" height="1066" src="https://img-blog.csdnimg.cn/4531b60396124468b1dce99d2e171b09.jpeg" width="1200">  
 
 
开始测试： 
（a）生成代码：选中界面，Ctrl+K弹出对话框，输入：用python语言写一个随机森林的代码： 
<img referrerpolicy="no-referrer" alt="" height="445" src="https://img-blog.csdnimg.cn/adbbf865ec1d47c6b60e229425a6f2a4.jpeg" width="847"> 
<img referrerpolicy="no-referrer" alt="" height="431" src="https://img-blog.csdnimg.cn/8cf3ce4a36a84b12bd9ff169e567fe41.jpeg" width="829">感觉一般般，可能我们需要把需求描述的更加细致： 
 
用python语言写一个随机森林的代码，包括数据读取、数据清洗和拆分、模型性能评估以及ROC曲线绘制： 
<img referrerpolicy="no-referrer" alt="" height="980" src="https://img-blog.csdnimg.cn/d09049a1816b4a478c429e541f2c38f2.jpeg" width="846"> 
这样就很完整了。 
（b）代码理解：把需要解读的代码复制进来，Ctrl+LA全选代码（或者只选择你要解读的代码段），在右侧对话框输入：请用中文解析这个代码的作用和功能： 
<img referrerpolicy="no-referrer" alt="" height="857" src="https://img-blog.csdnimg.cn/322f37d72cae4b64a9351f6ed131b835.jpeg" width="1200"> 
<img referrerpolicy="no-referrer" alt="" height="993" src="https://img-blog.csdnimg.cn/3552b66b8c8e401287b3dec7eeb538ff.jpeg" width="1178"> 
  他就会跟你chat了，我咋又追问了几个问题，也都一一提供了解答。 
 
（c）代码转化：选中你要改写的代码段，Ctrl+L，可以发现右侧对话框已经显示出改代码段，输入：改写成python 3.9可运行的代码： 
<img referrerpolicy="no-referrer" alt="" height="1041" src="https://img-blog.csdnimg.cn/e4ed3d80a3ce48a59723b92b760723ea.jpeg" width="1200"> 
 
（d）代码报错纠正。同样，用CNN的例子做测试，输入：代码运行报错：FileNotFoundError: [WinError 3] 系统找不到指定的路径。: 'xdd002' 
<img referrerpolicy="no-referrer" alt="" height="909" src="https://img-blog.csdnimg.cn/496e3836f99d4995b07024bddd7267d3.jpeg" width="1200"> 嗯，很厉害。 
 
总结：他还有debug等其他功能，大家自行探索。免费版一个月只提问100次（收费版每个月20美元，等价于GPT-4），或者可以在下面填写自己的API（那不就是变相要钱）。我一般是和GPT配合使用，特别是需要解读的代码行数特别多的时候。 
 
（3）其他 
其实New bing也可以处理代码： 
<img referrerpolicy="no-referrer" alt="" height="1200" src="https://img-blog.csdnimg.cn/252197bb02484d4fa50a739ebc976bc1.jpeg" width="739"> 
 我就不一一演示了。 
 
此外，还有Github Copilot等工具，有兴趣自行探索。 
三、写在最后 
（1）GPT辅助编程的能力还是很强的，推荐大家尽快融入自己的工作流； 
（2）只是辅助作用，关键还是想法最重要。 
（3）发现身边的人对于GPT的认识还处于翻译、润色、简单写作等阶段，这也是我写《玩转GPT》的初衷。都说工具不是最重要，但是科学技术毕竟是第一生产力呐，提高了生产效率，那不是有更多时间进行深度思考咯。 
 
我觉得我的文笔好LOW，求助了GPT-4，下面才是我想表达的： 
GPT辅助编程的能力可谓是一马当先，堪比小燕子般的敏捷。如果说人生是一场马拉松，那GPT就是那为你加油助威的观众，让你不断超越自己。作为如此强大的神助攻，不妨让它成为你工作流中的得力助手，与你共创美好未来。 
然而，作为一名AI，GPT虽然智慧如斯，但也只能是个辅助角色。正所谓“鸟儿飞过，留下声音”，我们最终还是要靠自己的创意和想法。毕竟，这世上没有永动机，但却有无尽的创意源泉，而这正是人类的特质。 
许多人对GPT的了解还停留在翻译、润色、简单写作等层面，就如同看到一块冰山，却只看到了它露出水面的那一小部分。这也正是我写《玩转GPT》的初衷。人们常说工具不是最重要，但我们又如何能忽略科学技术所带来的巨大变革呢？科技的进步让我们站在巨人的肩膀上，让我们的生产效率得到极大提高，宛如一把锋利的剑，助我们斩断纷繁杂念，使我们拥有更多的时间去进行深度思考。 
所以，赶紧把GPT这位神奇的小助手融入你的工作流吧，让它成为你的王牌。与它携手共进，你将发现一个崭新的世界。同时，也别忘了锻炼自己的创意思维，因为这正是我们与机器的区别，也是我们闪耀的光芒。让我们在科技的浪潮中勇往直前，成为那勇敢拓荒者，追寻真正的自我价值。
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玩转ChatGPT：辅助编程

作者

sockstack

许可协议

CC BY 4.0

发布于

2023-12-31

修改于

2025-06-04

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