Intentemos codificar con OpenAI Canvas

OpenAI Canvas es una herramienta versátil diseñada para optimizar la edición de texto y la codificación colaborativa. Con su interfaz intuitiva, Canvas ofrece una plataforma dinámica para que los desarrolladores escriban, editen y depuren código junto con la asistencia impulsada por IA de ChatGPT. Esto lo hace particularmente útil para una amplia gama de tareas, desde la creación de scripts básicos hasta la gestión de proyectos complejos. En este artículo, exploraré la codificación con Canvas y compartiré mi experiencia general.

Principales características y ventajas de Canvas

• Colaboración perfecta:Canvas integra interfaces conversacionales, lo que permite a los usuarios modificar, solicitar comentarios o explorar ideas en tiempo real sin cambiar de herramienta.
• Entorno de codificación dinámicaDiseñado para desarrolladores de Python, Canvas admite la ejecución de código, lo que lo hace ideal para tareas como análisis de datos, codificación y visualización.
• Plataforma multifuncional:Canvas no es solo para edición de texto; es un espacio versátil para lluvia de ideas, codificación y flujos de trabajo estructurados.

Revisa - ¿Por qué el modelo o1 es mejor que el GPT-4o?

Codificación práctica con Canvas

Cómo Empezar

Exploré las funciones de codificación de Canvas con el objetivo de adjuntar un conjunto de datos y realizar tareas básicas. análisis de datos exploratorios (EDA)Si bien la interfaz era intuitiva y prometedora, encontré desafíos a la hora de integrar conjuntos de datos externos.

El desafío: acceder a los datos en el Sandbox

Al intentar adjuntar un conjunto de datos, descubrí que el entorno sandbox no podía acceder al archivo. Como solución alternativa, pegué un subconjunto de los datos directamente en Canvas, pero esto no resolvió el problema. Incluso con el código escrito correctamente, persistía un mensaje de error que indicaba que no se podían encontrar los datos. Esta limitación resalta la necesidad de contar con capacidades de integración de datos mejoradas dentro de Canvas.

Datos sintéticos y visualizaciones

Después de encontrar estas limitaciones, le pedí a Canvas que generara datos sintéticos y realizara visualizaciones. El siguiente código se generó y ejecutó correctamente:

Indicación: Cree un conjunto de datos y luego realice algunas visualizaciones en él.

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

# Step 1: Create a dataset
np.random.seed(42)
data = {
    'Category': np.random.choice(['A', 'B', 'C', 'D'], 100),
    'Value1': np.random.normal(50, 10, 100),
    'Value2': np.random.normal(100, 20, 100),
    'Group': np.random.choice(['X', 'Y'], 100)
}
df = pd.DataFrame(data)

# Step 2: Display basic information about the dataset
print("Dataset preview:")
print(df.head())
print("nDataset summary:")
print(df.describe())

# Step 3: Visualizations
plt.figure(figsize=(12, 8))

# Bar plot: Average of Value1 by Category
plt.subplot(2, 2, 1)
sns.barplot(x='Category', y='Value1', data=df, ci=None)
plt.title('Average of Value1 by Category')

# Box plot: Distribution of Value2 by Group
plt.subplot(2, 2, 2)
sns.boxplot(x='Group', y='Value2', data=df)
plt.title('Distribution of Value2 by Group')

# Scatter plot: Value1 vs. Value2
plt.subplot(2, 2, 3)
sns.scatterplot(x='Value1', y='Value2', hue='Category', data=df)
plt.title('Scatter plot of Value1 vs Value2')

# Histogram: Distribution of Value1
plt.subplot(2, 2, 4)
sns.histplot(df['Value1'], kde=True, bins=20)
plt.title('Histogram of Value1')

plt.tight_layout()
plt.show()

Y al ejecutarlo este fue el resultado:

Los resultados fueron visualmente informativos y demostraron la capacidad de la plataforma para manejar tareas básicas de EDA de manera efectiva. Luego, realicé una EDA avanzada para descubrir información más detallada:

Mientras ejecutaba este EDA avanzado, me apareció este error:

Después de corregir el error:

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

# Step 1: Create a dataset
np.random.seed(42)
data = {
    'Category': np.random.choice(['A', 'B', 'C', 'D'], 100),
    'Value1': np.random.normal(50, 10, 100),
    'Value2': np.random.normal(100, 20, 100),
    'Group': np.random.choice(['X', 'Y'], 100)
}
df = pd.DataFrame(data)

# Step 2: Display basic information about the dataset
print("Dataset preview:")
print(df.head())
print("nDataset summary:")
print(df.describe())

# Advanced EDA
print("nChecking for missing values:")
print(df.isnull().sum())

# Ensure only numeric data is used for correlation matrix
print("nCorrelation matrix:")
numeric_df = df.select_dtypes(include=[np.number])
correlation_matrix = numeric_df.corr()
print(correlation_matrix)

# Visualizations for advanced EDA
plt.figure(figsize=(15, 12))

# Heatmap of correlation matrix
plt.subplot(3, 2, 1)
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', fmt='.2f')
plt.title('Correlation Matrix Heatmap')

# Pairplot for relationships
sns.pairplot(df, hue='Category', corner=True, diag_kind='kde')
plt.suptitle('Pairplot of Variables', y=1.02)
plt.show()

# Boxen plot: Distribution of Value1 by Category and Group
plt.subplot(3, 2, 2)
sns.boxenplot(x='Category', y='Value1', hue='Group', data=df)
plt.title('Boxen plot of Value1 by Category and Group')

# Violin plot: Distribution of Value2 by Category
plt.subplot(3, 2, 3)
sns.violinplot(x='Category', y='Value2', data=df, hue='Group', split=True)
plt.title('Violin plot of Value2 by Category')

# Count plot: Frequency of Categories
plt.subplot(3, 2, 4)
sns.countplot(x='Category', data=df, hue='Group')
plt.title('Frequency of Categories by Group')

# KDE plot: Distribution of Value1 and Value2
plt.subplot(3, 2, 5)
sns.kdeplot(x='Value1', y='Value2', hue='Category', data=df, fill=True, alpha=0.6)
plt.title('KDE plot of Value1 vs Value2')

plt.tight_layout()
plt.show()

# Outlier detection
print("nIdentifying potential outliers:")
for column in ['Value1', 'Value2']:
    Q1 = df[column].quantile(0.25)
    Q3 = df[column].quantile(0.75)
    IQR = Q3 - Q1
    lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
    upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
    outliers = df[(df[column] < lower_bound) | (df[column] > upper_bound)]
    print(f"Outliers in {column}:n", outliers)

# Group statistics
print("nGroup statistics:")
print(df.groupby(['Category', 'Group']).agg({'Value1': ['mean', 'std'], 'Value2': ['mean', 'std']}))

Estos análisis avanzados resaltaron las capacidades de Canvas para tareas exploratorias, pero también subrayaron las limitaciones de la plataforma para integrar conjuntos de datos externos.

Portar código a otros lenguajes

Si bien Canvas admite la codificación principalmente en Python, la plataforma permite a los usuarios portar código Python a otros lenguajes, como Java. Sin embargo, no ejecuta código en lenguajes distintos de Python. A continuación, se muestra un ejemplo de una conversión de Python a Java:

import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;

public class DatasetVisualization {

    public static void main(String[] args) {
        // Step 1: Create a synthetic dataset
        Random random = new Random(42); // For reproducibility

        List<Integer> ages = random.ints(200, 18, 70).boxed().collect(Collectors.toList());
        List<Integer> incomes = random.ints(200, 30000, 120000).boxed().collect(Collectors.toList());
        List<String> genders = random.ints(200, 0, 2).mapToObj(i -> i == 0 ? "Male" : "Female").collect(Collectors.toList());
        List<Integer> spendScores = random.ints(200, 1, 101).boxed().collect(Collectors.toList());
        List<String> cities = random.ints(200, 0, 5).mapToObj(i -> {
            switch (i) {
                case 0: return "New York";
                case 1: return "Los Angeles";
                case 2: return "Chicago";
                case 3: return "Houston";
                default: return "Phoenix";
            }
        }).collect(Collectors.toList());

        // Step 2: Create demographic segments
        List<String> ageGroups = ages.stream().map(age -> {
            if (age <= 30) return "Young";
            else if (age <= 50) return "Middle-aged";
            else return "Senior";
        }).collect(Collectors.toList());

        List<String> incomeGroups = incomes.stream().map(income -> {
            if (income < 40000) return "Low";
            else if (income <= 70000) return "Medium";
            else return "High";
        }).collect(Collectors.toList());

        // Step 3: Print a summary of the dataset
        System.out.println("Sample of the dataset:");
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            System.out.printf("Age: %d, Income: %d, Gender: %s, Spend Score: %d, City: %s, Age Group: %s, Income Group: %sn",
                    ages.get(i), incomes.get(i), genders.get(i), spendScores.get(i), cities.get(i), ageGroups.get(i), incomeGroups.get(i));
        }

        // Step 4: Perform a correlation-like analysis (simplified for Java)
        double ageIncomeCorrelation = calculateCorrelation(ages, incomes);
        double ageSpendScoreCorrelation = calculateCorrelation(ages, spendScores);
        double incomeSpendScoreCorrelation = calculateCorrelation(incomes, spendScores);

        System.out.println("nCorrelation Analysis:");
        System.out.printf("Age-Income Correlation: %.2fn", ageIncomeCorrelation);
        System.out.printf("Age-Spend Score Correlation: %.2fn", ageSpendScoreCorrelation);
        System.out.printf("Income-Spend Score Correlation: %.2fn", incomeSpendScoreCorrelation);

        // Visualizations would typically require a separate library for Java, such as JFreeChart or JavaFX.
        System.out.println("nVisualizations are not implemented in this text-based example.");
    }

    // Helper method to calculate a simplified correlation
    private static double calculateCorrelation(List<Integer> x, List<Integer> y) {
        if (x.size() != y.size()) throw new IllegalArgumentException("Lists must have the same size");

        int n = x.size();
        double meanX = x.stream().mapToDouble(a -> a).average().orElse(0);
        double meanY = y.stream().mapToDouble(a -> a).average().orElse(0);

        double covariance = 0;
        double varianceX = 0;
        double varianceY = 0;

        for (int i = 0; i < n; i++) {
            double deltaX = x.get(i) - meanX;
            double deltaY = y.get(i) - meanY;
            covariance += deltaX * deltaY;
            varianceX += deltaX * deltaX;
            varianceY += deltaY * deltaY;
        }

        return covariance / Math.sqrt(varianceX * varianceY);
    }
}

Aunque el código Java proporciona funcionalidad para la creación de conjuntos de datos y análisis simples, un mayor desarrollo requeriría bibliotecas adicionales para visualización.

Mi experiencia con Canvas

Si bien Canvas es compatible con Python, la integración de conjuntos de datos externos puede resultar complicada debido a las restricciones del entorno limitado. Sin embargo, la generación de datos sintéticos dentro de Canvas o la importación de subconjuntos de conjuntos de datos pueden mitigar estos problemas. Además, el código Python se puede trasladar a otros lenguajes, aunque la ejecución fuera de Python no es compatible con Canvas.

En general, Canvas ofrece un entorno colaborativo y fácil de usar. Mejorar su capacidad para integrar datos externos y admitir más lenguajes de programación lo haría aún más versátil y útil.

Conclusión

Codificación con ChatGPT Canvas combina la asistencia de IA con un espacio de trabajo colaborativo, lo que lo convierte en una herramienta práctica para los desarrolladores. Ya sea que esté depurando código, analizando datos o generando ideas, Canvas simplifica el proceso y aumenta la productividad.

¿Has probado a programar con Canvas? Comparte tus experiencias y cuéntame cómo te fue en la sección de comentarios a continuación.

Estén atentos a Blog de Analytics Vidhya ¡Para más actualizaciones como esta!

Preguntas frecuentes

Hola, soy Janvi, una entusiasta apasionada de la ciencia de datos que actualmente trabaja en Analytics Vidhya. Mi viaje al mundo de los datos comenzó con una profunda curiosidad sobre cómo podemos extraer información significativa de conjuntos de datos complejos.

• Distribución de relaciones públicas y contenido potenciado por SEO. Consiga amplificado hoy.
• PlatoData.Network Vertical Generativo Ai. Empodérate. Accede Aquí.
• PlatoAiStream. Inteligencia Web3. Conocimiento amplificado. Accede Aquí.
• PlatoESG. Carbón, tecnología limpia, Energía, Ambiente, Solar, Gestión de residuos. Accede Aquí.
• PlatoSalud. Inteligencia en Biotecnología y Ensayos Clínicos. Accede Aquí.
• Fuente: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/12/coding-with-canvas/