使用GPT让你的RStudio如虎添翼

API的的调用目前来说不限制地区,但是OpenAI的API的申请限制了地区。运行的时候,如果出现了429,意味着你被限流了,需要等一会才行。

前提是,你需要注册一个OpenAI的账户,然后在https://openai.com/api/ 里申请OpenAI的密钥。

在页面左上角,点击头像,选择View API Keys

在这里插入图片描述

然后新建一个密钥,并复制。

image

接着,我们需要在R语言中设置一个环境变量OPENAI_API_KEY。

这有两种方式,一种是每次启动RStudio后手动运行如下代码

Sys.setenv(OPENAI_API_KEY = "你复制的密钥")

另一种是利用usethis包,通过如下代码在项目目录下创建一个.Renviron文件

library(usethis)
usethis::edit_r_environ(scope = "project")


在该文件中设置OPENAI_API_KEY,并保存该文件。

在这里插入图片描述

之后从github上安装gptstudio

#install.packages("devtools")
devtools::install_github("MichelNivard/gptstudio")

安装完毕后,你的RStudio中的Addins就会出现GPTSTUDIO工具栏

在这里插入图片描述

如我们所见,它的功能主要有7项。

我们可以让它帮我们写代码,例如你写了一段注释,

# write a R code for volcano plot with result from 
# DESeq2

然后选择插件的Write/Code from prompt,过了一会就能生成如下的代码

# install and load the DESeq2 package
install.packages("DESeq2")
library(DESeq2)

# read the data
data <- read.csv("data.csv")

# create a DESeqDataSet
dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = data,
                              colData = data$condition,
                              design = ~ condition)

# run the DESeq2
dds <- DESeq(dds)

# extract the results
res <- results(dds)

# create the volcano plot
plot(res$log2FoldChange, -log10(res$padj),
     xlab = "log2 Fold Change",
     ylab = "-log10 Adjusted p-value",
     main = "Volcano Plot")

# add points
points(res$log2FoldChange, -log10(res$padj),
       pch = 20,
       col = ifelse(res$padj < 0.05, "red", "black"))

# add lines
abline(h = -log10(0.05), lty = 2, col = "blue")
abline(v = 0, lty = 2, col = "blue")

此外,可以让它帮我们给代码写注释,比如说你在Rstudio中输入如下内容,

set.seed(1)
mtcars2 <- transform(mtcars, mpg = ifelse(runif(32) < 0.2, NA, mpg))
ggplot(mtcars2, aes(wt, mpg)) +
  geom_point()

选择代码后,在Addins中选择了 Comment your code,我们就会得到如下的内容。

# load the ggplot2 package
library(ggplot2)
# set the seed for the random number generator
set.seed(1)
# create a new variable called mtcars2, which is a copy of the mtcars dataset
# with 20% of the mpg values replaced with NA
mtcars2 <- transform(mtcars, mpg = ifelse(runif(32) < 0.2, NA, mpg))
# create a scatterplot of mpg vs wt, with mpg on the y-axis and wt on the x-axis
ggplot(mtcars2, aes(wt, mpg)) +
  geom_point()

其他功能可以通过官方文档进行了解哦https://github.com/MichelNivard/gptstudio

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