OpenRouter - это инструмент, который помогает интегрировать несколько API для обработки естественного языка (NLP) в вашем приложении. Он предоставляет единую точку доступа к API, через которую вы можете вызывать несколько API для обработки естественного языка. Вы можете ознакомиться с их документацией здесь: https://openrouter.ai/docs#quick-start.
```{r}
library(httr)
api_key <- "YOUR_OPENROUTER_API_KEY"
send_requests <- function(question, api_key) {
url <- "https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions"
headers <- c(
"Content-Type" = "application/json",
"Authorization" = paste("Bearer", api_key)
)
body <- list(
"model" = "meta-llama/llama-3-8b-instruct:free",
# "model" = "openchat/openchat-7b:free",
"messages" = list(
list(
"role" = "user",
"content" = question
)
)
)
response <- POST(url, body = body, encode = "json",
add_headers(.headers = headers))
if (http_status(response)$category == "Success") {
result <- content(response, "parsed")
return(result)
} else {
stop("Request failed with status code: ", http_status(response)$status_code)
}
}
```question <- '
Как сделать линейный график в R используя ggplot2? Пример данных: изменение температуры по дням недели. Напиши подробный ответ с пояснениями каждого шага и комментариями к коду.
'
response <- send_requests(question, api_key)Создадим линейный график температуры в R с помощью библиотеки ggplot2. Мы будем использовать примерные данные о изменении температуры по дням недели.
Давайте создадим примерные данные о температуре по дням недели. Мы будем использовать слово “дата” для количества дней недели, где 1 - понедельник, 2 - вторник и т.д.
# Создаем данные
data <- data.frame(day = 1:7, temperature = c(25, 26, 28, 30, 28, 25, 22))Комментарий: мы создаем данные в виде.data.frame с двумя переменными: “day” (число дня недели) и “temperature” (температура).
Вам может потребоваться установка пакета ggplot2, если вы не сделали этого до сих пор.
# Установка пакета ggplot2
install.packages("ggplot2")Комментарий: с использованием команды
install.packages("ggplot2") мы любовно установим пакет
ggplot2, если он не установлен.
Теперь мы готовы создать график. Мы будем использовать функцию
ggplot() иgeom_line() для создания линейного графика.
# Создаем график
library(ggplot2)
ggplot(data, aes(x = day, y = temperature)) +
geom_line()Комментарий: мы создаем график с использованием функции
ggplot(). В функции ggplot() мы указываем
данные (data), а также задаем аргументы x и
y для координат. В этом случае, мы указываем, что “day”
будет использоваться как координата x и “temperature” как координата y.
Затем мы добавляем функцию geom_line() для создания
линейного графика.
Мы можем улучшить визуальную привлекательность графика, добавив заголовок, ось запада и刻ки.
# Дополнительные настройки
ggplot(data, aes(x = day, y = temperature)) +
geom_line() +
labs(x = "День недели", y = "Температура, °C") +
theme_classic() +
scale_y_continuous(breaks = seq(20, 30, by = 2))Комментарий: мы добавляем несколько функций:
labs() для задания заголовков координат x и y.theme_classic() для стандартной темы для графика.scale_y_continuous() для изменения масштабаоси y и
добавления указанных значений для刻ки.Наконец, мы можем вывести график.
# Вывод графика
ggplot(data, aes(x = day, y = temperature)) +
geom_line() +
labs(x = "День недели", y = "Температура, °C") +
theme_classic() +
scale_y_continuous(breaks = seq(20, 30, by = 2)) +
plot()Комментарий: мы добавляем функцию plot() для вывода
графика.
Итоговый код:
# Создаем данные
data <- data.frame(day = 1:7, temperature = c(25, 26, 28, 30, 28, 25, 22))
# Установка пакета ggplot2
install.packages("ggplot2")
# Создаем график
library(ggplot2)
ggplot(data, aes(x = day, y = temperature)) +
geom_line() +
labs(x = "День недели", y = "Температура, °C") +
theme_classic() +
scale_y_continuous(breaks = seq(20, 30, by = 2)) +
plot()Вы можете заменить данные на свои, а также изменить настройки графика по вашему вкусу.