Open Interpreter Demo

# Open Interpreter Demo _2023.10.05_ ![[Public/Tech 💻/AI/Open Interpreter/Open Interpreter#About]] ## Demo > [!INFO] デモ内容 > 2022 年 7 月までに購入した Kindle 本の情報が `kindle.xml` ファイルに保存されている。 > このファイルを Open Interpreter を使ってデータ解析したい。 > 以下は、Open Interpreter との対話の記録。 ❯ interpreter ▌ Model set to GPT-4 Open Interpreter will require approval before running code. Use interpreter -y to bypass this. Press CTRL-C to exit. > 現在のフォルダのパスを表示して ```shell pwd ``` Would you like to run this code? (y/n) y ```shell /Users/hibi/Downloads ``` 現在のフォルダのパスは `/Users/hibi/Downloads` です。 > [!TIP] ローカル環境にアクセスできる！ > kindle.xml を分析して出版年ごとの本の冊数を棒グラフで表示してこちらがプランになります： 1 `kindle.xml`という名前のXMLファイルを読み込み、データをパースします（具体的なパース方法はXMLの形式によります） 2 パースされたデータから出版年とそれに関連付けられた本の数を抽出します。 3 データをデータフレームに変換し、出版年をインデックスとした冊数の集計を行う。 4 集計データを棒グラフとしてプロットし、画像として保存します。 5 生成した画像を表示します。このタスクの実行にはPythonとRを使用します。具体的には、XML解析にはPythonの`xml.etree.ElementTree`ライブラリを、グラフのプロットにはRの`ggplot2`ライブラリを使用します。これらのライブラリがまだインストール応じてインストールします。開始してもよろしいですか？ > [!TIP] プランを立ててくれる！ > R を使わずに Python だけでお願い了解しました。Pythonだけを使用して、下記の手順に従う新たなプランを立てます。 1 Pythonの`xml.etree.ElementTree`ライブラリを使って`kindle.xml`ファイルを読み込み、データをパースします. 2 パースしたデータから出版年とそれに関連する本の冊数を抽出します。 3 抽出したデータをpandasのデータフレームに変換し、出版年に関する本の冊数を集計します。 4 matplotlibを使って、出版年に関する本の冊数を棒グラフとしてプロットし、画像として保存します。 5 保存した画像を表示します。まず、`xml.etree.ElementTree`ライブラリを使ってXMLファイルを読み込み、データをパースします。この手順を開始してよろしいですか？ > はい ```python import xml.etree.ElementTree as ET # Load XML file xml_path = 'kindle.xml' tree = ET.parse(xml_path) root = tree.getroot() # Extract publication date information records = [] for book in root.findall('book'): pub_date = book.find('publication_date').text if pub_date: records.append(int(pub_date.split('-')[0])) # Extract year from date # Display first 5 records for verification records[:5] ``` Would you like to run this code? (y/n) y ```python [] ``` 私の予想が正しければ、XMLファイルには'book'という要素が存在し、それが'publication_date'という子要素を持っているはずです。しかし、取得したレコードようです。これは、XMLの構造が私の予想と異なるか、または'publication_date'要素が存在しない、あるいは空白なレコードがあるためかもしれません。原因を特定するには、XMLファイルの一部を表示して、その構造を確認するのが最良の方法かもしれません。この手順を実行してよろしいですか？ > はい ```python # Display the first part of the XML file with open('kindle.xml', 'r') as f: print(f.read(1000)) ``` Would you like to run this code? (y/n) y ```xml <response><sync_time>2022-07-15T04:21:50+0000;softwareVersion:65284;SE:F;SC: F;CS:H;CT:F;ST:KS-15000000000027,KB-15000000002971,Periodical-1657858910252, </sync_time><cache_metadata><version>1</version></cache_metadata><add_update _list><meta_data><ASIN>B082NPZV34</ASIN><title pronunciation="アシタワタシハダレカノカノジョ002 (サイコミウラショウネンサンデーコミックス)">明日、私は誰かのカノジョ（２） (サイコミ×裏少年サンデーコミックス) (Japanese Edition)</title><authors><author pronunciation="ヲノヒナオ">をのひなお</author></authors><publishers><publish blisher></publishers><publication_date>2019-12-30T00:00:00+0000</publication _date><purchase_date>2021-12-26T12:09:55+0000</purchase_date><textbook_type> </textbook_type><cde_contenttype>EBOK</cde_contenttype><content_type>applica tion/x-mobipocket-ebook</content_type><origins></origins></meta_data><met a_data><ASIN>B07V4RKNT1</ASIN><title pronunciation="アシタワタシハダレカノカノジョ001 (サイコミウラショウネンサンデーコミックス)">明日、私は誰かのカノジョ（１） (サイコミ×裏少年サンデーコミックス) (Japanese Edition)</title><authors><author pronunciation="ヲノヒナオ">をのひなお</author>< ``` XMLファイルの先頭部分を見ると`<meta_data>`というタグが存在し、その下に`<publication_date>`というタグがあることが確認できます。したがって、私が最初に提示したコードは、このXMLファイルの構造を正しく理解しないようです。これに基づいてコードを修正し、再度出版年の情報を抽出します。すなわち、`<book>`というタグではなく、`<meta_data>`というタグを見つけるようにしその下の`<publication_date>`から情報を抽出します。 > [!TIP] 自分でデバッグしてくれている！！ ```python # Correctly parse XML records = [] for metadata in root.findall('.//meta_data'): pub_date = metadata.find('publication_date').text if pub_date: records.append(int(pub_date.split('-')[0])) # Extract year from date # Display first 5 records for verification records[:5] ``` Would you like to run this code? (y/n) y ```python [2019, 2019, 2020, 2021, 2017] ``` 出版年の情報の抽出に成功しました。最初の5つのレコードが以下のように表示されます： • 2019 • 2019 • 2020 • 2021 • 2017 次に、このデータをpandasのデータフレームに変換し、出版年ごとの本の冊数を集計します。この手順を実行しますか？ > はい ```python import pandas as pd # Convert to DataFrame df = pd.DataFrame(records, columns=['Publication Year']) df_counts = df['Publication Year'].value_counts().sort_index() df_counts ``` Would you like to run this code? (y/n) y ```shell File "<stdin>", line 4, in <module> ModuleNotFoundError: No module named 'pandas' ``` コードの実行中にエラーが発生しました。Pythonのpandasモジュールが見つからないとのエラーメッセージが表示されました。pandasは、Pythonでデータを操作するための非常に強力なライブラリで、データ分析や機械学習の分野で非常に広います。おそらくユーザーのローカル環境にpandasがインストールされていないため、このエーが発生したと思われます。Pythonのパッケージ管理システムであるpipを使用してpandasをインストールすることが可能です。次のコマンドを実行してpandasをインストールしてもよろしいですか？ ```shell pip install pandas ``` > [!TIP] 足りないライブラリをインストールしてくれる。 > はい ```shell pip install pandas ``` Would you like to run this code? (y/n) y ```shell Collecting pandas Obtaining dependency information for pandas from https://files.pythonhosted.org/packages/ff/5a/c7359edec58500b35da8dc40a69ea7 b0a3be48a479e1c91e8e8d0a2d9aa7/pandas-2.1.1-cp310-cp310-macosx_11_0_arm64.wh l.metadata Downloading pandas-2.1.1-cp310-cp310-macosx_11_0_arm64.whl.metadata (18 kB) Requirement already satisfied: numpy>=1.22.4 in /Users/hibi/.pyenv/versions/3.10.12/lib/python3.10/site-packages (from pandas) (1.25.2) Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.8.2 in /Users/hibi/.pyenv/versions/3.10.12/lib/python3.10/site-packages (from pandas) (2.8.2) Collecting pytz>=2020.1 (from pandas) Obtaining dependency information for pytz>=2020.1 from https://files.pythonhosted.org/packages/32/4d/aaf7eff5deb402fd9a24a1449a8119 f00d74ae9c2efa79f8ef9994261fc2/pytz-2023.3.post1-py2.py3-none-any.whl.metada ta Downloading pytz-2023.3.post1-py2.py3-none-any.whl.metadata (22 kB) Collecting tzdata>=2022.1 (from pandas) Downloading tzdata-2023.3-py2.py3-none-any.whl (341 kB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 341.8/341.8 kB 4.5 MB/s eta 0:00:00 Requirement already satisfied: six>=1.5 in /Users/hibi/.pyenv/versions/3.10.12/lib/python3.10/site-packages (from python-dateutil>=2.8.2->pandas) (1.16.0) Downloading pandas-2.1.1-cp310-cp310-macosx_11_0_arm64.whl (10.9 MB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 10.9/10.9 MB 26.4 MB/s eta 0:00:00 Downloading pytz-2023.3.post1-py2.py3-none-any.whl (502 kB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 502.5/502.5 kB 29.0 MB/s eta 0:00:00 Installing collected packages: pytz, tzdata, pandas Successfully installed pandas-2.1.1 pytz-2023.3.post1 tzdata-2023.3 ``` pandasのインストールが成功しました。再度、データフレームの作成と年ごとの本の冊数の集計を行います。 ```python # Retry creating DataFrame and calculating counts df = pd.DataFrame(records, columns=['Publication Year']) df_counts = df['Publication Year'].value_counts().sort_index() df_counts ``` Would you like to run this code? (y/n) y ```shell File "<stdin>", line 4, in <module> NameError: name 'pd' is not defined ``` すみません、pandasライブラリをインストールした後で、Python環境を再起動してpandasをインポートしなければならないようです。そのため、再度pandasをインポートし、データフレームの作成と出版年ごとの本の冊数の集計を行います。この手順を進めてまいりましょう。 ```python import pandas as pd # Retry creating DataFrame and calculating counts df = pd.DataFrame(records, columns=['Publication Year']) df_counts = df['Publication Year'].value_counts().sort_index() df_counts ``` Would you like to run this code? (y/n) y 出版年ごとの本の冊数の集計が完成しました。冊数は下記の通りです： ```shell Publication Year 1951 1 1967 1 1971 1 1980 1 1986 2 1987 2 1988 1 1989 3 1990 2 1991 3 1997 17 1998 5 1999 6 2000 8 2001 9 2002 13 2003 10 2004 21 2005 23 2006 25 2007 44 2008 41 2009 72 2010 87 2011 67 2012 98 2013 115 2014 163 2015 189 2016 153 2017 152 2018 178 2019 169 2020 144 2021 118 2022 42 ``` 次に、このデータを元に、出版年ごとの本の冊数を棒グラフとしてプロットします。この手順を実行しますか？ > はい ```python import matplotlib.pyplot as plt # Plot the data df_counts.plot(kind='bar', figsize=(12, 6)) plt.title('Number of books per publication year') plt.xlabel('Publication Year') plt.ylabel('Number of books') # Save the plot as an image plt.savefig('books_per_year.png') # Display the path of the saved image for verification 'books_per_year.png' ``` Would you like to run this code? (y/n) y ```shell File "<stdin>", line 4, in <module> ModuleNotFoundError: No module named 'matplotlib' ``` エラーメッセージによると、Pythonのmatplotlibモジュールが見つからないようです。matplotlibは、Pythonでグラフをプロットするための非常に強力なライブラリで、データ分析や機械学習の分野で非常に広く利用されています。おそらくユーザーのローカル環境にmatplotlibがインストールされていないため、このエラーが発生したと思われます。Pythonのパッケージ管理システムであるpipを使用してmatplotlibをインストールすることが可能です。次のコマンドを実行してmatplotlibをインストールしてもよろしいですか？ ```shell pip install matplotlib ``` > はい ```shell pip install matplotlib ``` Would you like to run this code? (y/n) y ```shell Output truncated. Showing the last 2000 characters. 12/lib/python3.10/site-packages (from matplotlib) (1.25.2) Requirement already satisfied: packaging>=20.0 in /Users/hibi/.pyenv/versions/3.10.12/lib/python3.10/site-packages (from matplotlib) (23.1) Collecting pillow>=6.2.0 (from matplotlib) Obtaining dependency information for pillow>=6.2.0 from https://files.pythonhosted.org/packages/55/93/9a8b06ca5917f246d1cd31351d5ec3 8651f8f5f9619c8db5751583f49ba3/Pillow-10.0.1-cp310-cp310-macosx_11_0_arm64.w hl.metadata Downloading Pillow-10.0.1-cp310-cp310-macosx_11_0_arm64.whl.metadata (9.5 kB) Requirement already satisfied: pyparsing>=2.3.1 in /Users/hibi/.pyenv/versions/3.10.12/lib/python3.10/site-packages (from matplotlib) (3.1.1) Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7 in /Users/hibi/.pyenv/versions/3.10.12/lib/python3.10/site-packages (from matplotlib) (2.8.2) Requirement already satisfied: six>=1.5 in /Users/hibi/.pyenv/versions/3.10.12/lib/python3.10/site-packages (from python-dateutil>=2.7->matplotlib) (1.16.0) Downloading matplotlib-3.8.0-cp310-cp310-macosx_11_0_arm64.whl (7.5 MB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 7.5/7.5 MB 26.4 MB/s eta 0:00:00 Downloading contourpy-1.1.1-cp310-cp310-macosx_11_0_arm64.whl (232 kB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 232.4/232.4 kB 22.1 MB/s eta 0:00:00 Downloading cycler-0.12.0-py3-none-any.whl (8.2 kB) Downloading fonttools-4.43.0-cp310-cp310-macosx_10_9_universal2.whl (2.7 MB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 2.7/2.7 MB 25.1 MB/s eta 0:00:00 Downloading kiwisolver-1.4.5-cp310-cp310-macosx_11_0_arm64.whl (66 kB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 66.2/66.2 kB 7.6 MB/s eta 0:00:00 Downloading Pillow-10.0.1-cp310-cp310-macosx_11_0_arm64.whl (3.3 MB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 3.3/3.3 MB 33.5 MB/s eta 0:00:00 Installing collected packages: pillow, kiwisolver, fonttools, cycler, contourpy, matplotlib Successfully installed contourpy-1.1.1 cycler-0.12.0 fonttools-4.43.0 kiwisolver-1.4.5 matplotlib-3.8.0 pillow-10.0.1 ``` matplotlibのインストールが成功しました。再度、データを棒グラフとしてプロットし、画像として保存します。この手順を実行してまいりましょう。 ```python import matplotlib.pyplot as plt # Retry plotting the data df_counts.plot(kind='bar', figsize=(12, 6)) plt.title('Number of books per publication year') plt.xlabel('Publication Year') plt.ylabel('Number of books') # Save the plot as an image plt.savefig('books_per_year.png') # Display the path of the saved image for verification 'books_per_year.png' ``` Would you like to run this code? (y/n) y ```shell <Axes: xlabel='Publication Year'> Text(0.5, 1.0, 'Number of books per publication year') Text(0.5, 0, 'Publication Year') Text(0, 0.5, 'Number of books') 'books_per_year.png' ``` ```shell open books_per_year.png ``` Would you like to run this code? (y/n) y グラフが生成され、'books_per_year.png'として保存されました。このグラフは、出版年ごとの本の冊数を示しています。この結果をご参照いただき、ご質問があればお知らせください。どんなサポートも喜こんで提供させていただきます。 ![[books_per_year.png]]