我用 ChatGPT 干的 18 件事！ -linpxing-博客-中药材

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你确定，你会使用 ChatGPT 了吗？

今天给大家整理了 18 种 ChatGPT 的用法，看看有哪些方法是你能得上的。

1. 语法更正
2. 文本翻译
3. 语言转换
4. 代码解释
5. 修复代码错误
6. 作为百科全书
7. 信息提取
8. 好友聊天
9. 创意生成器
10. 采访问题
11. 论文大纲
12. 故事创作
13. 问题类比
14. 创建 SQL 需求
15. 情感分析
16. 将产品描述转变为广告
17. 关键字提取
18. 闲聊机器人

1. 语法更正

用途：文章、论文等润色。

2. 文本翻译

用途：日常学习、商务翻译等。

3. 语言转换

Python–>JAVA

用途：工作用途，不同语言工程师之间的合作，更加方便。

import numpy as np
import plotly.express as px

def thresholding_algo(y, lag, threshold):
    """
    :param y: 输入列表
    :param lag: 滑动窗口大小
    :param threshold: 调节系数，用于调节容忍范围的大小。
    :return:
    """
    # signals：信号列表
    signals = np.zeros(len(y))
    avgFilter = np.zeros(len(y))

    # 初始化平均值列表、差值列表
    avgFilter[lag - 1] = np.mean(y[0:lag])
    dif_li = [0] * len(y)

    for i in range(lag, len(y)):
        if i             for j in range(i + 11, len(y)):
                if y[j] >= y[i - 1]:
                    break
            if j >= len(y) - 30:
                back = y[i - 1]
            else:
                back = np.mean(y[j + 11:j + 20 + lag])
        else:
            back = y[i - 1]

        # 前后均值差值计算
        tmp = abs(back - avgFilter[i - 1])
        dif = (tmp if tmp > 1 else 1)

        if abs(y[i] - avgFilter[i - 1]) > dif * threshold:
            signals[i] = (1 if y[i] > avgFilter[i - 1] else -1)
            avgFilter[i] = np.mean(y[(i - lag):i])
            y[i] = avgFilter[i - 1]
        else:
            signals[i] = 0
            avgFilter[i] = np.mean(y[(i - lag):i])

        dif_li[i] = dif

    return dict(signals=np.asarray(signals),
                avgFilter=np.asarray(avgFilter),
                y=np.asarray(y),
                dif=np.asarray(dif_li),
                )

public static Map thresholding_algo(double[] y, int lag, double threshold) {

    double[] signals = new double[y.length];
    double[] avgFilter = new double[y.length];
    Arrays.fill(avgFilter, 0.0);

    avgFilter[lag - 1] = mean(Arrays.copyOfRange(y, 0, lag));
    double[] dif_li = new double[y.length];
    Arrays.fill(dif_li, 0.0);

    for (int i = lag; i         int j;
        if (i             for (j = i + 11; j                 if (y[j] >= y[i - 1]) {
                    break;
                }
            }
            double back;
            if (j >= y.length - 30) {
                back = y[i - 1];
            } else {
                back = mean(Arrays.copyOfRange(y, j + 11, j + 20 + lag));
            }
        } else {
            back = y[i - 1];
        }

        double tmp = Math.abs(back - avgFilter[i - 1]);
        double dif = tmp > 1 ? tmp : 1;

        if (Math.abs(y[i] - avgFilter[i - 1]) > dif * threshold) {
            signals[i] = y[i] > avgFilter[i - 1] ? 1 : -1;
            avgFilter[i] = mean(Arrays.copyOfRange(y, i - lag, i));
            y[i] = avgFilter[i - 1];
        } else {
            signals[i] = 0;
            avgFilter[i] = mean(Arrays.copyOfRange(y, i - lag, i));
        }

        dif_li[i] = dif;
    }

    Map result = new HashMap();
    result.put("signals", signals);
    result.put("avgFilter", avgFilter);
    result.put("y", y);
    result.put("dif", dif_li);

    return result;
}

private static double mean(double[] array) {
    double sum = 0.0;
    for (double d : array) {
        sum += d;
    }
    return sum / array.length;
}

4. 代码解释

用途：当我们来到一家新的公司，发现前任工程师留下了一摊谁都看不懂的代码，这时候，如果有个人能帮我们解释一下这些代码是什么意思，那简直不要太开心。

def Fusion_algorithm(y_list):
    """
    最终的融合算法
    1、第一次遍历列表: 处理掉小于上一个值的点，使其等于上一个值。
    2、第二次使用z-score来处理异常点：一种基于统计方法的时序异常检测算法借鉴了一些经典的统计方法，比如Z-score和移动平均线
    该算法将时间序列中的每个数据点都看作是来自一个正态分布，通过计算每个数据点与其临接数据点的平均值和标准差，可以获得Z-score
    并将其用于检测异常值，将z-score大于3的数据点视为异常值，缺点：如果异常点太多，则该算法的准确性较差。
    3、
    :param y_list: 传入需要处理的时间序列
    :return:
    """
    # 第一次处理
    for i in range(1, len(y_list)):
        difference = y_list[i] - y_list[i - 1]
        if difference             y_list[i] = y_list[i - 1]
        # 基于突变检测的方法：如果一个数据点的值与前一个数据点的值之间的差异超过某个阈值，
        # 则该数据点可能是一个突变的异常点。这种方法需要使用一些突变检测算法，如Z-score突变检测、CUSUM（Cumulative Sum）
        # else:
        #     if abs(difference) > 2 * np.mean(y_list[:i]):
        #         y_list[i] = y_list[i - 1]

    # 第二次处理
    # 计算每个点的移动平均值和标准差
    ma = np.mean(y_list)
    # std = np.std(np.array(y_list))
    std = np.std(y_list)
    # 计算Z-score
    z_score = [(x - ma) / std for x in y_list]
    # 检测异常值
    for i in range(len(y_list)):
        # 如果z-score大于3，则为异常点，去除
        if z_score[i] > 3:
            print(y_list[i])
            y_list[i] = y_list[i - 1]

    return y_list

备注：上一个代码解释，我们可以看到，答案或许受到了代码中注释的影响，我们删掉注释，再来一次。对于解释中一些不懂的点，我们可以连续追问！

import numpy as np
from sklearn.ensemble import IsolationForest
import plotly.express as px
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
import json

def Fusion_algorithm(y_list):
    for i in range(1, len(y_list)):
        difference = y_list[i] - y_list[i - 1]
        if difference             y_list[i] = y_list[i - 1]
    
        # else:
        #     if abs(difference) > 2 * np.mean(y_list[:i]):
        #         y_list[i] = y_list[i - 1]


    ma = np.mean(y_list)
    std = np.std(y_list)
    z_score = [(x - ma) / std for x in y_list]
    for i in range(len(y_list)):
        if z_score[i] > 3:
            print(y_list[i])
            y_list[i] = y_list[i - 1]

    return y_list

5. 修复代码错误

用途：写完一段代码后发现有错误？让 ChatGPT 来帮你！

### Buggy Python
import Random
a = random.randint(1,12)
b = random.randint(1,12)
for i in range(10):
    question = "What is "+a+" x "+b+"? "
    answer = input(question)
    if answer = a*b
        print (Well done!)
    else:
        print("No.")