ChatGPTとゴルフスイングデータを色々と(事前準備)

はじめに

こんにちは、ChatGPT部の原田です。スイングデータシリーズ、

今回は、事前準備などをやっていこうと思います。
前回記事はこちら↓

1. 準備の前に

今まではChatGPTに頼りっきりでしたが、今回からある程度は自分の力でやっていけたらと思います。

1.1 環境について

まずは、環境からですが、

”VSCode”を使用していきます。

VSCode（Visual Studio Code）は、Microsoftが開発した無料の軽量コードエディタで、多言語対応や豊富な拡張機能、Git統合、デバッグ機能を備えています。クロスプラットフォーム対応で、初心者からプロまで幅広く利用されています。

1.2 使うもの

前回に記事で少し出てきましたが、Streamlitというフレームワークを使います。
Streamlitは、データサイエンスや機械学習モデルの可視化、共有を簡単に行えるPythonベースのウェブアプリケーションフレームワークです。少ないコードでインタラクティブなアプリを作成でき、データ分析やプロトタイプ開発に適しています。

とても簡単に可視化アプリが作れるというものです。

1.3 進め方

進め方についてですが、冒頭でも述べたように、今まではChatGPTに使うデータやら色々投げてお任せしていましたが、今回は全部投げるのではなくて、”◯◯するためのコードを教えて下さい。”とプロンプトし、作ってもらったコードを自分の環境に合わせて作り変えていく。という感じで進めていきたいと思います。
少しレベルアップしていけたらと。

2. 準備開始

まずはファイルを作ります。

解説していきます。

2.1 data

この中にゴルフのスイングデータを入れます。データ形式はCSVとなります。

2.2 app.ipynb

ここでデータの前処理やコードの動きを見ていきます。

1ブロックずつその場で実行できるようになっています。

2.3 app.py

アプリファイルになります。
これをコマンドプロンプトで呼び出すことでアプリが起動します。
中身はコードになりますが、"ipynb"と違い、呼び出されることで中身がすべて実行されます。

と、今回はここまで。

まとめ

スイングデータシリーズ、今回はファイルの準備まで行っていきました。
次回はデータの前処理をやっていきます。ではまた次回！