Динозавры в графиках

Динозавры — не только огромные ящеры, некогда бродившие по нашей планете. Это еще и в некотором роде теплое детское воспоминание, в которое входят стопки энциклопедий, ящики пластмассовых фигурок и раскраски. Именно поэтому я выбрала эту тему для изучения. Она таит в себе что-то родное и любимое, но при этом тщательно изучается — по ней много различных данных.

В финальном проекте нашего курса я хотела применить знания, полученные за два модуля. В этом семестре мы успели изучить работу нейросетей и основы применения Python в обработке и визуализации данных. Поэтому, несмотря на самостоятельное составление кода, нейросети (в частности GigaChat) помогали мне в исправлении ошибок, а также быстром решении сложных задач, вопросов, на которые у меня не было точного ответа.

Палитра, предложенная GigaChat по промту:

Напиши коды цветов, подходящих теме «Динозавры». В этих цветах будут выполнены различные графики, а также сайт. Они должны быть достаточно спокойными и подходящими для восприятия информации, чтобы зритель не уставал от них. Расположи их в порядке подходящем для градиента.

1. Темно-зеленый (#2E3A23) — напоминает лесные массивы и древние растения.
2. Тёмный оливковый (#555B46) — добавляет глубины и создаёт ощущение древности.
3. Грязно-зелёный (#6B7169) — нейтральный оттенок, подходящий для акцентов.
4. Серо-голубой (#84929C) — прохладный тон, напоминающий о древних реках и озерах.
5. Песочный (#C4A484) — символизирует землю, камни и пустыни.
6. Светло-коричневый (#D7BB8F) — мягкий оттенок, может использоваться как фоновый цвет.
7. Бежевый (#EAE0D5) — светлый и спокойный цвет, хорошо подходит для фона.
8. Кремово-белый (#FAF9F6) — чистый и легкий цвет, идеальный для текста и элементов интерфейса.

Датасет с Kaggle включал в себя не так много данных, но их было достаточно для нескольких простых графиков. В результате работы с Python и ИИ-помощником получился набор красочных и информативных визуализаций, по новому раскрывающих интересные факты о динозаврах.

В данном проекте я работала с нейросетью GigaChat. Ею была предложена вышеописанная палитра, которая в итоге была применена к лонгриду и графикам. В коды градиент также был вписан нейросетью, чтобы избежать путаницы в цветах и среди различных настроек разных графиков. Это позволило добиться четкости и скорости подготовки проекта.

GigaChat помог осуществить сложные задачи, начиная от приведения графиков к нужному мне виду и заканчивая построением совершенно нестандартного графика, который однако так и остался не до конца «побежденным».

С помощью нейросети были исправлены ошибки, опробованы различные параметры. GigaChat также пояснил и помог собрать воедино написанные мной кусочки кода, найденные в лекциях и в Интернете.