LIDA入门指南 - 使用大语言模型自动生成可视化和信息图表的工具

LIDA - 数据可视化的AI助手 🎨

LIDA(Learning Intelligent Distribution Agent)是微软开发的一个开源库,用于自动生成数据可视化和信息图表。它利用大语言模型(LLM)的强大能力,将数据分析和可视化过程自动化,为用户提供便捷的数据探索和展示工具。

主要特性

LIDA具有以下核心功能:

• 数据摘要:自动生成数据集的摘要描述
• 目标生成:根据数据内容提出可视化目标
• 可视化生成:基于目标自动生成可视化代码
• 可视化编辑:通过自然语言指令修改可视化
• 可视化解释:生成可视化代码的自然语言解释
• 可视化评估与修复:评估可视化质量并提出改进建议
• 可视化推荐:推荐适合的可视化方案
• 信息图表生成:创建富有设计感的信息图表(Beta)

LIDA支持多种编程语言和可视化库(如matplotlib、seaborn等),可以与OpenAI、Azure OpenAI、PaLM等多个LLM提供商对接。

快速上手

1. 安装LIDA:

   pip install lida
   

2. 设置API密钥:

   export OPENAI_API_KEY=<your key>
   

3. 基本使用:

   from lida import Manager, llm
   
   lida = Manager(text_gen = llm("openai"))
   summary = lida.summarize("data/cars.csv")
   goals = lida.goals(summary, n=2)
   charts = lida.visualize(summary=summary, goal=goals[0])

学习资源

• LIDA官方文档
• LIDA GitHub仓库
• 教程Notebook
• LIDA论文

Web UI和API

LIDA提供了一个内置的Web UI和API,可以通过以下命令启动:

lida ui --port=8080 --docs

然后在浏览器中访问 http://localhost:8080/ 即可使用Web界面。

高级用法

1. 使用本地LLM: LIDA可以与Hugging Face等本地LLM模型对接,详见文档。

2. 生成信息图表:

   infographics = lida.infographics(visualization = charts[0].raster, n=3, style_prompt="line art")

3. 自定义可视化:

   instructions = ["convert this to a bar chart", "change the color to red"]
   edited_charts = lida.edit(code=code, summary=summary, instructions=instructions)

LIDA为数据分析师和可视化开发者提供了一个强大的AI助手,极大地简化了数据可视化的流程。无论是快速探索数据,还是创建精美的信息图表,LIDA都能提供宝贵的帮助。现在就开始尝试LIDA,让AI为你的数据可视化工作赋能吧! 🚀