Python/ 数据科学说明

说明 Python 代码如何检索和直观呈现数据。

在对 Cloud 控制台使用不同参数值时，或通过直接调用 Vertex AI API，您可以直接查询模型，并测试返回的结果。

如需查看使用 Vertex AI API 的示例，请参阅快速入门：使用 Vertex AI API。
如需在 Cloud 控制台中查看此示例，请前往 Google Cloud 控制台

系统指令

您是解释各种编程语言的代码方面的专家。您的任务是分析并解释以下代码的各个部分。将代码分解为逻辑部分，并用简明的语言描述每个部分的用途。重点关注代码如何检索数据、处理数据，然后生成结果。您的说明应清晰易懂，避免使用技术术语，这样即使没有编程背景的人也能理解。

提示Freeform

import requests
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

def fetch_and_plot_data(api_url):
    try:
        response = requests.get(api_url)
        response.raise_for_status()

        data = response.json()
        df = pd.DataFrame(data)
        df['date'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])
        df.set_index('date', inplace=True)

        plt.figure(figsize=(10, 5))
        plt.plot(df.index, df['value'], marker='o', linestyle='-')
        plt.title('Data Visualization')
        plt.xlabel('Date')
        plt.ylabel('Value')
        plt.grid(True)
        plt.show()
    except requests.RequestException as e:
        print(f"Error: {e}")

fetch_and_plot_data('https://api.example.com/data')

响应

以下 Python 代码会从 Web API 中提取数据并对其进行处理，然后创建一个图表来显示随时间变化的数据。下面我们进行分步说明：

1. 导入必要的库：

import requests：此行会引入 requests 库，该库用于向网站和 API 发出请求（例如从 Web 服务器提取数据）。可以将其视为您的代码与互联网通信的方式。
import matplotlib.pyplot as plt：这会导入 matplotlib 库，具体来说是 pyplot 模块。matplotlib 用于创建图形和图表。plt 是其更短、更方便的名称。
import pandas as pd：这会导入 pandas 库，该库非常适合处理表格式（类似于电子表格）的数据。pd 是 pandas 的简称。

2. 定义 fetch_and_plot_data 函数：

此函数会执行所有工作。它将 API 网址（数据所在的网址）作为输入。

提取数据：
- response = requests.get(api_url)：此行会向 API 网址发送请求以获取数据。来自 API 的响应（包含数据）存储在 response 变量中。
- response.raise_for_status()：用于检查请求是否成功。如果出现问题（例如网站宕机），它会引发错误，停止代码并告知您发生了什么问题。
处理数据：
- data = response.json()：假设该 API 以 JSON 格式（为 Web API 构造数据的常用方式）返回数据。此代码行会将响应转换为更易于使用的 Python 字典或列表。
- df = pd.DataFrame(data)：这会根据 JSON 数据创建一个 pandas DataFrame，它类似于一个表。这样一来，您就可以更轻松地操控和分析数据。
- df['date'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])：此行假定数据具有“时间戳”列，并将这些时间戳转换为 pandas 可理解的适当日期和时间对象。然后，它会创建一个名为“date”的新列。
- df.set_index('date', inplace=True)：这会将“date”列设置为 DataFrame 的索引。索引就像每行数据的标签，可让您更轻松地按时间绘制数据。
创建和显示图表：
- plt.figure(figsize=(10, 5))：这会创建一个具有指定尺寸（宽 10 英寸，高 5 英寸）的新图形（图表）。
- plt.plot(df.index, df['value'], marker='o', linestyle='-')：这是核心绘制命令。它会根据“日期”索引（x 轴）绘制“价值”列（y 轴）。marker='o' 会添加圆圈来标记每个数据点，而 linestyle='-' 会绘制一条连接这些点的线。假定数据中有一个“value”列。
- plt.title('Data Visualization')、plt.xlabel('Date')、plt.ylabel('Value')：这些代码行会向图表的轴添加标题和标签，使其更易于理解。
- plt.grid(True)：这会向图表添加网格，以提高可读性。
- plt.show()：显示创建的图表。
错误处理：
- except requests.RequestException as e:：这是错误处理程序。如果在 requests 部分期间出现任何问题（例如网络错误），此代码会捕获错误，输出一条指示问题的消息 (print(f"Error: {e}"))，并防止程序崩溃。

3. 调用函数：

fetch_and_plot_data('https://api.example.com/data')：此行代码会使用示例 API 网址实际运行函数。将 'https://api.example.com/data' 替换为您要使用的 API 的实际网址。此网址应以代码可以处理的格式提供数据（可能是包含“timestamp”和“value”字段的 JSON）。

简而言之，该代码可从指定的 API 中高效地提取数据，使用 pandas 对数据进行整理，然后使用 matplotlib 对数据进行可视化，同时还包含错误处理，以确保流程的稳健性。

型号：	gemini-1.5-flash-002
温度：	0.2
输出令牌数量上限：	8192
TopK：	40.0
TopP：	0.95