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最近，比较火热的ChatGPT很受欢迎。今天，笔者为大家来介绍一下ChatGPT能做哪些事情.
ChatGPT是一款由OpenAI开发的专门从事对话的AI聊天机器人。它的目标是让AI系统更加自然的与之交互，但它也可以在我们编写代码的时候提供一些帮助.
如果你想绘制线性回归，你可以简单的告诉ChatGPT： 使用 matplotlib 用 Python 绘制线性回归 。
接下来，ChatGPT对话框内就会给你听绘制线性回归的步骤和实现代码，如下如所示:
。
我们使用这段代码，来执行看看最终的结果，代码如下:
import
matplotlib.pyplot as plt
import
numpy as np
#
准备数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5
])
y
= np.array([1, 2, 1.5, 3, 2.5
])
#
绘制散点图
plt.scatter(x, y)
#
计算线性回归模型
slope, intercept = np.polyfit(x, y, 1
)
#
绘制线性回归直线
plt.plot(x, slope * x + intercept, color=
'
r
'
)
#
添加 x 轴、y 轴和图标题
plt.xlabel(
'
X
'
)
plt.ylabel(
'
Y
'
)
plt.title(
'
Linear Regression
'
)
#
显示图像
plt.show()
执行结果如下所示:
这里需要注意是，如果执行代码出现如下错误:
Non-ASCII character
'
\xe5
'
可以在代码开头里面添加如下代码:
#
-*- coding: UTF-8 -*-
这个任务是比较简单的，接下来我们来提升一下难度.
然后，我们在ChatGPT对话框中输入： 使用Python给微信发信息 。
ChatGPT给出解决方案如下图所示:
。
我们使用搜索引擎寻找相关发送邮件的代码片段，搜索出来的结果可能会有很多代码片段展示如何使用Python发送电子邮件。我们可以使用ChatGPT来更具体一些，比如我们输入： 从“email_1”发送一封电子邮件到“email_2”，主题为“ChatGPT 发送的电子邮件”，内容为“ChatGPT Test Email！” 使用 Python 。
然后，ChatGPT给出的解决方案如下图所示:
。
。
。
实现代码如下所示:
import
smtplib
#
创建 SMTP 客户端对象
smtp_client = smtplib.SMTP(
'
smtp.example.com
'
)
#
连接到邮件服务器
smtp_client.login(
'
email_1
'
,
'
password
'
)
#
发送电子邮件
smtp_client.sendmail(
'
email_1
'
,
'
email_2
'
,
'
Subject: ChatGPT Send Email\n\nChatGPT Test Email!
'
)
#
关闭客户端
smtp_client.quit()
使用ChatGPT最有难度的应该就是抓取网站信息，因为网站具有不同的HTML，因此抓取网站的步骤因站点而异。这里我们抓取Scrape上的商品名称和价格，在ChatGPT输入关键字： Python抓取https://books.toscrape.com/商品名称和价格 。
ChatGPT给出的解决方案如下所示:
。
。
。
实现代码如下所示:
import
requests
from
bs4
import
BeautifulSoup
#
发送 HTTP 请求并获取网页内容
response = requests.get(
'
https://books.toscrape.com/
'
)
html
=
response.text
#
使用 BeautifulSoup 解析 HTML
soup = BeautifulSoup(html,
'
html.parser
'
)
#
提取商品名称和价格信息
items = soup.find_all(
'
h3
'
)
prices
= soup.find_all(
'
p
'
, class_=
'
price_color
'
)
#
遍历商品信息，打印商品名称和价格
for
item, price
in
zip(items, prices):
print
(item.text, price.text)
执行上述Python代码，抓取结果如下所示:
。
无需编写代码，即可通过ChatGPT生成来获取数据.
ChatGPT是基于GPT-3模型的衍生品，因为这一点ChatGPT也被称为GPT-3.5。ChatGPT背后的训练除了常规的万亿级语料支持之前，还依赖了更为强大的算力。这也使得ChatGPT可以在不断积累数据的同时，通过不断的强化训练，让自己变得更加智能。另外，ChatGPT和其他搜索引擎就相同的问题进行检索，通过对比发现ChatGPT往往可以给出用户最想要的答案，并且呈现的方式也非常的直接，如ChatGPT可以根据用户编程的需求直接生成代码，同时也可以帮助用户检索已有代码存在的错误。而面对同样的问题其他搜索引擎却只能给用户提供一堆网页链接，需要用户花费更多的时间来筛选出自己想要的答案。从时间成本和效率上ChatGPT无疑比现有的一些搜索引擎更有优势.
最后此篇关于如何使用ChatGPT来自动化Python任务的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于如何使用ChatGPT来自动化Python任务的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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