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大家好，我是蚝油菜花，今天跟大家分享一下 Data Formulator 这个由微软研究院推出的开源 AI 数据可视化工具。
🚀 快速阅读
Data Formulator 是一款强大的 AI 数据可视化工具，帮助用户通过简单交互和指令快速创建丰富的可视化图表。
- 核心功能：结合图形化界面与自然语言输入，支持复杂数据转换和迭代设计。
- 技术原理：多模态交互界面、概念绑定与数据转换、AI 代理与代码生成。
Data Formulator 是什么
Data Formulator 是微软研究院推出的一款开源 AI 数据可视化工具，旨在帮助用户通过简单的交互和指令快速创建复杂的可视化图表。它结合了图形化用户界面（GUI）和自然语言输入（NL），用户可以通过拖拽操作或直接输入需求来设计图表，AI 负责处理复杂的数据转换和计算。
Data Formulator 的目标是让用户能够更高效地探索和理解数据，无需编写复杂的代码或进行繁琐的数据预处理。无论是数据分析专家还是初学者，都可以通过这款工具轻松创建专业的可视化图表。
Data Formulator 的主要功能
- 结合图形化界面与自然语言输入：用户可以通过拖拽操作将数据字段放置到图表属性中，也可以通过自然语言描述需求，AI 会根据指令完成数据转换和可视化。
- 支持复杂数据转换：用户可以在编码栏中输入不存在的数据字段名称，AI 会根据自然语言提示进行数据计算和转换，生成新的可视化内容。
- 迭代可视化设计：Data Formulator 提供了“数据线程”功能，用户可以基于现有图表进行进一步操作，AI 会根据自然语言指令更新图表。
- 结果验证与错误纠正：用户可以查看 AI 生成的转换数据、可视化图表和代码，通过代码解释模块理解数据转换过程。如果发现错误，可以用数据线程的迭代机制进行纠正。
- 灵活的图表样式调整：用户可以在不进行额外数据转换的情况下，直接在概念编码架上调整图表样式（如颜色方案、轴排序等），即时看到视觉反馈。
Data Formulator 的技术原理
- 多模态交互界面：Data Formulator 结合了图形化用户界面（GUI）和自然语言输入（NL），用户可以通过拖拽操作或直接输入自然语言指令来定义可视化需求。“双管齐下”的方式让用户能根据自己的习惯选择操作方式，通过界面操作还是语言描述，能高效地传达需求。
- 概念绑定与数据转换：用户首先通过自然语言或示例定义他们计划可视化的数据概念，然后将这些概念绑定到可视化通道（如 x 轴、y 轴、颜色等）。Data Formulator 会通过其 AI 代理（Agent）自动将输入数据转换为所需的格式，生成所需的可视化。
- AI 代理与代码生成：Data Formulator 的后端使用 Flask 框架，通过 RESTful API 接收前端请求。当用户点击“Formulate”按钮时，前端会发送一个 POST 请求到后端的
/derive-data接口。后端根据用户输入的指令和数据，调用 AI 代理（如DataTransformationAgentV2）生成 Python 代码，执行这些代码以完成数据转换。 - 数据处理与反馈机制：Data Formulator 提供了数据线程功能，用户可以基于现有图表进行进一步操作，AI 会根据自然语言指令更新图表。Data Formulator 提供了反馈机制，用户可以查看 AI 生成的转换数据、可视化图表和代码，确保结果符合预期。
如何运行 Data Formulator
1. 安装 via Python PIP
使用 Python PIP 进行安装，推荐在虚拟环境中运行：
# 安装 data_formulator
pip install data_formulator
# 启动 data_formulator
data_formulator
# 或者使用以下命令启动
python -m data_formulator
AI 代码解读
Data Formulator 将自动在浏览器中打开，访问地址为 http://localhost:5000。如果默认端口被占用，可以指定其他端口，例如 python -m data_formulator --port 8080。
2. 使用 GitHub Codespaces
你也可以在 GitHub Codespaces 中运行 Data Formulator，所有配置已经预先设置好。点击下方链接即可快速启动：
3. 开发者模式
如果你希望完全控制开发环境并进行自定义配置，可以参考 DEVELOPMENT.md 文件中的详细说明进行本地构建。
资源
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