python使用chatgpt pythoncheatsheet

本文目录一览：

• 1、想学当下最流行的编程语言Python?那你只需要这本书即可
• 2、NOAA数据处理
• 3、最新AI赋能Python长时序植被遥感动态分析、物候提取、时空变异归因及RS...
• 4、如何有效的使用chat-gpt?如何对chat-gpt更好的提问?
• 5、MacOS如何升级到Sonoma？
• 6、一句话让chatGPT制作精美的思维导图

想学当下最流行的编程语言Python?那你只需要这本书即可

1、学习当下最流行的编程语言Python，推荐阅读《码上行动：零基础学会Python编程（ChatGPT版）》，这本书能帮助初学者快速掌握Python编程基础并提升实践能力。

2、以下是4本学习Python的推荐书籍，掌握这些书籍内容可帮助学习者节省时间、少走弯路： 《21天学通Python》内容结构：全书分为三篇。

3、零基础入门：《父与子编程之旅：与小卡特一起学Python》核心价值：专为零基础设计，通过场景对话和动画形式拆解技术名词，降低理解门槛。内容特点：从基础语法到简单项目实践，逐步引导初学者建立编程思维。避免枯燥理论，以趣味案例激发学习兴趣。适用人群：编程小白或对技术术语敏感的学习者。

NOAA数据处理

1、在Python小白的旅程中，借助ChatGPT0的力量，我能迅速处理NOAA数据。下面为处理过程，供参考。原始NOAA数据 我从NOAA网站获取了1990年至2022年的月平均气温与月平均降雨数据。数据包含以下细节：PRCP单位为毫米（mm），TAVG单位为华氏度（℉）。数据格式为站点、年份、月份的气候记录。

2、NOAA在0.25度网格上生成的高分辨率海面温度（GHRSST）全球第4级海面温度分析产品，是由美国国家海洋和大气管理局国家环境信息中心（NOAA NCEI）提供的全球海表温度数据集，采用最优插值法整合多源观测数据，具有高时空分辨率和长期连续性特点。

3、NOAA/AVHRR的NDVI数据反算NDVI值的方法，主要是在ENVI软件中使用Band Math工具进行计算。具体步骤如下：打开ENVI软件：确保已经安装并打开了ENVI遥感图像处理软件。加载NOAA/AVHRR数据：在ENVI中加载需要进行NDVI计算的NOAA/AVHRR影像数据。

4、缺失值处理：原始数据中部分站点缺失名称或经纬度，此类站点保留原始文件名，不进行重命名。数据获取方式官方渠道：访问NOAA国家环境信息中心（NCEI）官网：https：//，可下载原始CSV数据并查看详细说明。

5、数据输入与预处理气象数据选择 需从NOAA官方渠道（如READY网站）下载与模拟时段匹配的气象数据（如GDAS或NCEP再分析数据），数据时间范围必须完全覆盖轨迹计算时段，否则会导致计算中断或结果缺失。

6、功能，即“ncei bulk download”，进行数据批量下载。注意事项：在下载数据前，建议仔细阅读NOAA全球环境的数据使用政策和条款，确保合规使用数据。下载的数据可能需要进行预处理和清洗，以满足研究需求。根据研究目的和数据需求，可以权衡NOAA数据与CMSDS数据集等其他数据源，选择最适合的数据集进行分析。

最新AI赋能Python长时序植被遥感动态分析、物候提取、时空变异归因及RS...

1、最新AI赋能Python长时序植被遥感动态分析、物候提取、时空变异归因及RSEI生态评估实战，是以AI大模型与Python为核心工具，结合多源遥感数据，实现从数据预处理到生态评估全流程智能化的技术体系。

2、在遥感技术与人工智能深度融合的背景下，AI大模型已成为提升遥感数据处理效率与精度的核心工具。尤其在长时序植被动态监测、物候期精准提取、时空变异归因分析及生态环境质量评估等领域，AI大模型展现出传统方法难以企及的技术优势。

3、主成分分析：提取数据主要特征，Python使用sklearn.decomposition.PCA。AI辅助下植被物候提取与分析实践应用植被物候及其提取原理与方法：植被物候指植被生长发育周期现象，提取基于时间序列植被指数变化。AI辅助下的提取方法年内时间序列数据重构：提高数据质量。

4、在遥感技术与人工智能深度融合的当下，AI大模型正逐步重塑长时序植被遥感数据分析的范式。结合Python这一强大的编程语言，我们可以实现更高效、更精准的长时序植被遥感动态分析与物候提取。

如何有效的使用chat-gpt?如何对chat-gpt更好的提问?

清晰简洁的提问避免模糊表述：问题需直击重点，减少冗余信息。例如，直接问“如何从搜狐平台引流？”比“怎样做引流？”更易获得精准答案。禁用网络梗或新词：Chat-GPT 5的数据库截止到2017年，无法理解最新网络用语。若需使用，需先解释词义（如“‘绝绝子’是什么意思？”后再提问）。

注意事项避免敏感内容：不提问涉及暴力、隐私或违法的问题。验证信息准确性：对关键数据（如医疗、金融建议）需交叉核实。控制成本：若使用付费API，注意设置调用频率上限。通过系统配置、精准提问和持续迭代，ChatGPT可成为高效的问题解决工具，适用于写作辅助、数据分析、学习指导等多场景。

避免歧义：使用清晰术语（如“质数”而非“不能被整除的数”），减少模型误解风险。通过掌握这些心法，用户可更高效地引导ChatGPT生成符合需求的高质量内容，覆盖从创意生成到逻辑推导的广泛场景。

步骤：首先尝试使用零样本提示（即不提供任何示例或额外信息），如果效果不佳，则尝试使用小样本提示（即提供一个或多个示例来引导Chat GPT）。示例：在请求提取关键词时，可以先尝试零样本提示，如果效果不佳，则提供一个或多个关键词提取的示例。

MacOS如何升级到Sonoma？

1、检查系统更新：安装完 macOS Ventura 后，打开“系统偏好设置”-“软件更新”。检查是否有可用的系统更新，并下载并安装 Sonoma 16（或其他最新版本）。

2、在搜索栏输入目标系统名称（如“macOS Sonoma”）。找到官方发布的系统升级工具，点击获取或下载。下载完成后自动启动安装程序，按向导完成升级。注意：需确认设备型号支持目标系统版本。下载前预留足够存储空间（建议至少20GB可用空间）。使用macOS恢复模式重装系统适用于系统严重损坏无法正常启动的情况。

3、官方系统安装（苹果电脑推荐）确认设备兼容性：仅支持2019年及以后发布的iMac、MacBook Pro/Air等机型，可通过苹果官网查询具体型号列表。下载安装包：在App Store搜索“macOS Sonoma”，下载前需保持电源连接且电量高于50%，避免下载中断。

一句话让chatGPT制作精美的思维导图

直接在chatmind.tech输入框中输入类似“帮我写一个针对学生群体的小米手机营销方案”或“学习Python Web后端开发规划线路图，偏向MySQL和Redis数据库”的清晰指令，即可快速生成结构完整、逻辑清晰的思维导图。操作步骤访问站点chatmind.tech，无需登录或注册。

TreeMind树图：基于AI的多功能工具，不仅能自动生成思维导图，还提供丰富素材，支持跨平台同步和团队协作，随时随地进行信息整理。Xmind Copilot：结合Xmind和GPT技术，能高效整理思路，自动化生成文章，一键生成和拓展节点，让创作变得流畅。

这样能得到一个较为详细且符合实际销售场景的文本流程。使用在线工具绘制流程图：得到文本后，打开在线编辑流程图、思维导图的网站（如https：//diagrams.net/ ）。

AmyMind：这是一款轻量级的在线AI思维导图工具，无需注册即可使用，非常便捷。它支持将一句话、Markdown、PDF、Word、Txt、Freemind等多种格式转换为思维导图，满足了用户在不同场景下的需求。并且，用户可以一键导出多种格式，方便与他人分享和进一步编辑。