写在前面

这个完整的对话，给我们展示了如何应用 AI 辅助的过程
我们可以试着思考，如果我们来问，会问什么
按照他的问法，有什么样的优劣，是向高手学习的难得机会

Flask Trivia Game

2024年7月8日
https://chatgpt.com/share/39e7db3d-acee-409a-9629-87a2a6a9db22

编写 Flask Trivia Game的初始版本

🧑‍🦰User

我计划使用 Flask 构建一个类似问答游戏的应用程序。每个页面将展示一个问题和一个预期的答案。用户可以通过滑动条来预测他们认为 GPT-4 以该预期答案作答的概率。每个页面都会有一个提交按钮。当用户点击提交后，页面会显示 GPT-4 是否成功回答了这个问题，并提供模型的实际答案作为参考。页面还会有一个“下一个问题”的按钮。

我需要以下页面：

- GET /home：介绍比赛内容并解释规则。提供一个链接以开始第一个问题，同时为用户创建一个会话变量。
- GET /question? Id=[uuid]：显示对应 [uuid] 的问题，页面内容如前述。
- POST /score：接收 POST 参数 id=[uuid]、session=[uuid] 和 guess=[0 到 1 之间的浮点数]。
    - 首先，将用户的预测值添加到该问题的所有预测列表中。
    - 接着，计算用户的对数损失，并返回结果。
    - 最后，告知用户其表现相对于其他人如何。

你需要设置以下全局变量：

- scores：一个字典，将问题 UUID 映射到一个预测列表，例如 {question 1: [.5, .1, .9]}。
- entries：一个字典，将用户 UUID 映射到包含问题 UUID 和预测值的字典，例如 {person 1: {question 1: .5, question 2: .8\}\}。
- questions：一个包含问题和答案对的元组列表，例如 [("1+1 等于多少？", "2")]。
- answers：一个由整数构成的列表，用于记录模型是否回答正确，例如 [0, 1, 0 ...]。

🤖 Assistant

你可以首先使用 pip 安装 Flask 和其他必要的库，如果尚未安装这些库的话：

1	pip install flask numpy scikit-learn

现在，我们来使用 Flask 开发你的游戏：

from flask import Flask, request, session, redirect, url_for, render_template
from sklearn. Metrics import log_loss
from uuid import uuid 4
import numpy as np

App = Flask (__name__)
App. Config['SECRET_KEY'] = 'a very secret key'  # replace with your secret key

# Global variables
scores = {}  
entries = {}
questions = [("What is 1+1?", "2"), ("What is the capital of France?", "Paris")]
answers = [1, 0]  # Suppose for these questions GPT-4 got the first one right and the second one wrong

@app.Route ('/home', methods=['GET'])
def home ():
    session['id'] = str (uuid 4 ())
    return render_template ('home. Html')  # render a template that explains the game

@app.Route ('/question', methods=['GET'])
def question ():
    qid = request.Args.Get ('id', default=0, type=int)
    if 'id' in session:
        question, expected_answer = questions[qid]
        return render_template ('question. Html', question=question, expected_answer=expected_answer, id=qid)  
    else:
        return redirect (url_for ('home'))

@app.Route ('/score', methods=['POST'])
def score ():
    qid = request.Form.Get ('id', type=int)
    guess = request.Form.Get ('guess', type=float)
    user_id = session.Get ('id')

    if user_id and qid is not None and guess is not None:
        # Add to the list of all guesses for that question
        scores.setdefault(qid, []).append(guess)
        
        # Add to the person's guesses
        entries.setdefault(user_id, {})[qid] = guess

        # Compute the person's log loss
        user_log_loss = log_loss([answers[qid]], [guess], labels=[0, 1])

        # Compare with others
        other_scores = scores[qid]
        other_log_losses = log_loss([answers[qid]] \* len(other_scores), other_scores, labels=[0, 1])

        comparison = 'better' if user_log_loss < other_log_losses else 'worse'

        return render_template('score.html', user_log_loss=user_log_loss, comparison=comparison)
    else:
        return redirect(url_for('home'))

If __name__ == "__main__":
    App.Run (debug=True)

这段代码作为初始代码，实现了三个端点：/home、/question 和 /score，并管理全局变量来记录用户预测和计算对数损失得分。

不过，要让代码正常运行，你还需要创建用于渲染的模板文件，包括 home.html、question.html 和 score.html。这些模板文件应该包含你的 HTML 代码，并预留出动态内容的占位符。

建议你阅读 Flask 文档中关于会话和模板的部分，以便更好地理解它们的使用。

需要注意的是，使用全局变量来存储信息适用于用户较少且应用运行时间较短的小型应用或快速原型。但如果是在生产环境或有更多用户的应用中，你可能需要使用数据库或其他数据存储系统来管理这些信息。

🧑 User

你可以提供所需的 HTML 文件吗？

🤖 Assistant

可以！以下是你可能使用的 HTML 文件的基本版本。你需要根据具体需求进行进一步的修改，特别是在样式方面，但这可以作为一个起点。

关于 home.html 文件：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Trivia Game</title>
</head>
<body>
    <h1>Welcome to the Trivia Game!</h1>
    <p>
        This is a game where you guess the probability that GPT-4 will correctly answer various trivia questions. Your score is based on how close your guesses are to reality.
    </p>
    <a href="\{\{ url_for('question', id=0) \}\}">Start Game</a>
</body>
</html>

关于 question.html 文件：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Trivia Game</title>
</head>
<body>
    <h1>Question</h1>
    <p>\{\{ question \}\}</p>
    <form method="POST" action="\{\{ url_for('score') \}\}">
        <label for="guess">Your guess (probability that GPT-4 will give the answer "\{\{ expected_answer \}\}"):</label>
        <input type="range" id="guess" name="guess" min="0" max="1" step="0.01" required>
        <input type="hidden" id="id" name="id" value="\{\{ id \}\}">
        <input type="submit" value="Submit">
    </form>
</body>
</html>

关于 score.html 文件：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Trivia Game</title>
</head>
<body>
    <h1>Your Score</h1>
    <p>Your log loss for this question is: \{\{ user_log_loss \}\}</p>
    <p>You did \{\{ comparison \}\} than the average player on this question.</p>
    <a href="\{\{ url_for('question', id=id+1) \}\}">Next Question</a>
</body>
</html>

在每个文件中，{{ }}` 部分是由 Flask 应用程序填充的占位符。url_for 函数用于生成指定端点的 URL，而在 score.html 中 id=id+1 则用于进入下一个问题。

请注意，这些 HTML 文件应放置在与 Flask 应用程序相同目录下的 templates 目录中，这是 Flask 查找模板的默认位置。此外，还需要确保在问题完成后，能够正确处理相关情境。

🧑 User

我希望 score 返回 JSON 数据输出，而 question 页面可以获取 JSON 数据（不使用任何库），解析并将结果显示在问题下方，然后生成一个“下一个问题”按钮。因此，不再需要 score.html 文件。

🤖 Assistant

好的，我们需要相应地修改 Flask 应用程序和 question.html 文件。

这是更新后的 Flask 应用程序，其中 /score 返回 JSON 数据对象，而不再渲染 HTML 页面：

from flask import Flask, request, session, redirect, url_for, render_template, jsonify
from sklearn.metrics import log_loss
from uuid import uuid4
import numpy as np

app = Flask(__name__)
app.config['SECRET_KEY'] = 'a very secret key'  # replace with your secret key

# Global variables
scores = {}  
entries = {}
questions = [("What is 1+1?", "2"), ("What is the capital of France?", "Paris")]
answers = [1, 0]  # Suppose for these questions GPT-4 got the first one right and the second one wrong


@app.route('/home', methods=['GET'])
def home():
    session['id'] = str(uuid4())
    return render_template('home.html')  # render a template that explains the game


@app.route('/question', methods=['GET'])
def question():
    qid = request.args.get('id', default=0, type=int)
    if 'id' in session:
        question, expected_answer = questions[qid]
        return render_template('question.html', question=question, expected_answer=expected_answer, id=qid)  
    else:
        return redirect(url_for('home'))


@app.route('/score', methods=['POST'])
def score():
    qid = request.form.get('id', type=int)
    guess = request.form.get('guess', type=float)
    user_id = session.get('id')

    if user_id and qid is not None and guess is not None:
        # Add to the list of all guesses for that question
        scores.setdefault(qid, []).append(guess)
        
        # Add to the person's guesses
        entries.setdefault(user_id, {})[qid] = guess

        # Compute the person's log loss
        user_log_loss = log_loss([answers[qid]], [guess], labels=[0, 1])

        # Compare with others
        other_scores = scores[qid]
        other_log_losses = log_loss([answers[qid]] * len(other_scores), other_scores, labels=[0, 1])

        comparison = 'better' if user_log_loss < other_log_losses else 'worse'

        return jsonify({'user_log_loss': user_log_loss, 'comparison': comparison})
    else:
        return redirect(url_for('home'))


if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True)

以及更新后的 question.html 文件：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Trivia Game</title>
    <script>
        function fetchScore() {
            var xhr = new XMLHttpRequest();
            xhr.open("POST", "/score", true);
            xhr.setRequestHeader("Content-Type", "application/x-www-form-urlencoded");

            xhr.onreadystatechange = function() {
                if (this.readyState === XMLHttpRequest.DONE && this.status === 200) {
                    var result = JSON.parse(xhr.responseText);
                    var scoreDiv = document.getElementById("score");
                    scoreDiv.textContent = "Your log loss for this question is: " + result.user_log_loss + ". You did " + result.comparison + " than the average player on this question.";

                    var nextButton = document.createElement('a');
                    nextButton.href = "/question?id=" + (parseInt(document.getElementById('id').value) + 1);
                    nextButton.textContent = "Next Question";
                    document.body.appendChild(nextButton);
                }
            }

            var guess = document.getElementById("guess").value;
            var id = document.getElementById("id").value;
            xhr.send("guess

🧑 User

请继续。

🤖 Assistant

抱歉，上条信息未能完整发送。以下是 question.html 文件的完整内容：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Trivia Game</title>
    <script>
        function fetchScore() {
            var xhr = new XMLHttpRequest();
            xhr.open("POST", "/score", true);
            xhr.setRequestHeader("Content-Type", "application/x-www-form-urlencoded");

            xhr.onreadystatechange = function() {
                if (this.readyState === XMLHttpRequest.DONE && this.status === 200) {
                    var result = JSON.parse(xhr.responseText);
                    var scoreDiv = document.getElementById("score");
                    scoreDiv.textContent = "Your log loss for this question is: " + result.user_log_loss + ". You did " + result.comparison + " than the average player on this question.";

                    var nextButton = document.createElement('a');
                    nextButton.href = "/question?id=" + (parseInt(document.getElementById('id').value) + 1);
                    nextButton.textContent = "Next Question";
                    document.body.appendChild(nextButton);
                }
            }

            var guess = document.getElementById("guess").value;
            var id = document.getElementById("id").value;
            xhr.send("guess=" + guess + "&id=" + id);
        }
    </script>
</head>
<body>
    <h1>Question</h1>
    <p>\{\{ question \}\}</p>
    <form onsubmit="event.preventDefault(); fetchScore();">
        <label for="guess">Your guess (probability that GPT-4 will give the answer "\{\{ expected_answer \}\}"):</label>
        <input type="range" id="guess" name="guess" min="0" max="1" step="0.01" required>
        <input type="hidden" id="id" name="id" value="\{\{ id \}\}">
        <input type="submit" value="Submit">
    </form>
    <div id="score"></div>
</body>
</html>

在 question.html 文件中，JavaScript 函数 fetchScore() 被用于提交表单时向 /score 发送 POST 请求。该函数解析返回的 JSON 数据，显示用户得分，并创建“下一个问题”按钮。

表单的 onsubmit 属性设置为调用 fetchScore() 并阻止表单的默认提交操作，这样用户在提交答案后将留在当前页面，页面仅在点击“下一个问题”按钮时刷新。

请确保在 Flask 应用程序和 question.html 文件中妥善处理问题完成后的情形。

🧑 User

好的，现在希望你对 score 路由进行以下修改：

通过在无会话时提前返回来简化代码，避免所有代码缩进。
返回结果不仅包括更好/更差的比较，还应包括一个直方图，展示用户与其他所有人相比的表现，并将其绘制为 JPEG 图像。

🤖 Assistant

当然，以下是对 /score 路由的重构，使其在无有效会话时提前返回：

from flask import send_file

@app.route('/score', methods=['POST'])
def score():
    # Ensure there is a valid session
    user_id = session.get('id')
    if not user_id:
        return redirect(url_for('home'))

    qid = request.form.get('id', type=int)
    guess = request.form.get('guess', type=float)
    
    if qid is None or guess is None:
        return redirect(url_for('home'))
    
    # Add to the list of all guesses for that question
    scores.setdefault(qid, []).append(guess)
    
    # Add to the person's guesses
    entries.setdefault(user_id, {})[qid] = guess

    # Compute the person's log loss
    user_log_loss = log_loss([answers[qid]], [guess], labels=[0, 1])

    # Compare with others
    other_scores = scores[qid]
    other_log_losses = [log_loss([answers[qid]], [score], labels=[0, 1]) for score in other_scores]

    comparison = 'better' if user_log_loss < np.mean(other_log_losses) else 'worse'

    # Draw a histogram using matplotlib and save it as jpeg
    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.hist(other_log_losses, bins=30, alpha=0.5)
    plt.axvline(user_log_loss, color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)
    plt.title('Your score compared to others')
    plt.xlabel('Log Loss')
    plt.ylabel('Count')
    plt.grid(True)
    plt.savefig('histogram.jpg')
    plt.close()

    return jsonify({'user_log_loss': user_log_loss, 'comparison': comparison, 'image_url': url_for('static', filename='histogram.jpg')})

现在，/score 路由会生成所有玩家 log 损失的直方图，并将其保存为 histogram.jpg 文件，存储在与 Flask 应用程序同一目录下。之后，该路由在返回的 JSON 数据中包含此图像的 URL 及其他信息。

你需要在生成图像后将 histogram.jpg 文件移动至与 Flask 应用程序同目录下的 static 目录，或者直接将其保存到 static 目录中。

注意：如果尚未安装 matplotlib，可能需要使用 pip 进行安装：

1 2	pip install matplotlib

另外，还需注意同时处理对 /score 端点的多次并发请求，因为当前实现会覆盖 histogram.jpg 文件。建议为每个直方图生成唯一文件名，可以考虑使用用户的会话 ID 或时间戳。

🧑 User

能否通过某种 IO 缓冲技术避免文件保存时的竞争条件？

🤖 Assistant

当然可以。可以使用 io.BytesIO 对象作为内存缓冲区，直接保存图像，而不是先写入磁盘再读取。以下是更新后的 /score 路由：

from io import BytesIO
from matplotlib.backends.backend_agg import FigureCanvasAgg as FigureCanvas
from matplotlib.figure import Figure

@app.route('/score', methods=['POST'])
def score():
    # Ensure there is a valid session
    user_id = session.get('id')
    if not user_id:
        return redirect(url_for('home'))

    qid = request.form.get('id', type=int)
    guess = request.form.get('guess', type=float)
    
    if qid is None or guess is None:
        return redirect(url_for('home'))
    
    # Add to the list of all guesses for that question
    scores.setdefault(qid, []).append(guess)
    
    # Add to the person's guesses
    entries.setdefault(user_id, {})[qid] = guess

    # Compute the person's log loss
    user_log_loss = log_loss([answers[qid]], [guess], labels=[0, 1])

    # Compare with others
    other_scores = scores[qid]
    other_log_losses = [log_loss([answers[qid]], [score], labels=[0, 1]) for score in other_scores]

    comparison = 'better' if user_log_loss < np.mean(other_log_losses) else 'worse'

    # Draw a histogram using matplotlib and save it as jpeg in memory
    fig = Figure()
    canvas = FigureCanvas(fig)
    ax = fig.add_subplot(111)

    ax.hist(other_log_losses, bins=30, alpha=0.5)
    ax.axvline(user_log_loss, color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)
    ax.set_title('Your score compared to others')
    ax.set_xlabel('Log Loss')
    ax.set_ylabel('Count')
    ax.grid(True)

    buf = BytesIO()
    canvas.print_figure(buf, format='jpeg')
    buf.seek(0)

    return send_file(buf, mimetype='image/jpeg', as_attachment=False)

现在，/score 路由直接返回 JPEG 图像。需要修改 question.html 中的 fetchScore 函数，以处理图像响应。图像可以通过 blob URL 显示在页面上。

然而，由于 fetchScore 的当前结构无法同时处理 JSON 和图像数据，因此需要将响应拆分为两个 API 调用，一个用于 JSON 数据，另一个用于图像。

不过需要注意，内存缓冲方式在内存利用效率上可能不如将图像保存到磁盘，特别是在图像较大或有大量并发请求时。图像数据会一直保存在内存中，直到垃圾收集器将其删除，可能不会在请求完成后立即进行。

🧑 User

Adjust the HTML too please

🤖 Assistant

以下是你可以更新 question.html 文件的方法，以处理分离的 JSON 和图像响应：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Trivia Game</title>
    <script>
        function fetchScore() {
            var xhr = new XMLHttpRequest();
            xhr.open("POST", "/score", true);
            xhr.setRequestHeader("Content-Type", "application/x-www-form-urlencoded");

            xhr.onreadystatechange = function() {
                if (this.readyState === XMLHttpRequest.DONE && this.status === 200) {
                    var result = JSON.parse(xhr.responseText);
                    var scoreDiv = document.getElementById("score");
                    scoreDiv.textContent = "Your log loss for this question is: " + result.user_log_loss + ". You did " + result.comparison + " than the average player on this question.";

                    fetchHistogram();
                }
            }

            var guess = document.getElementById("guess").value;
            var id = document.getElementById("id").value;
            xhr.send("guess=" + guess + "&id=" + id);
        }

        function fetchHistogram() {
            var xhr = new XMLHttpRequest();
            xhr.open("POST", "/score/histogram", true);
            xhr.setRequestHeader("Content-Type", "application/x-www-form-urlencoded");
            xhr.responseType = 'blob';

            xhr.onload = function(e) {
                if (this.status == 200) {
                    var img = document.createElement("img");
                    img.src = URL.createObjectURL(this.response);
                    document.body.appendChild(img);
                }
            };

            var guess = document.getElementById("guess").value;
            var id = document.getElementById("id").value;
            xhr.send("guess=" + guess + "&id=" + id);
        }
    </script>
</head>
<body>
    <h1>Question</h1>
    <p>\{\{ question \}\}</p>
    <form onsubmit="event.preventDefault(); fetchScore();">
        <label for="guess">Your guess (probability that GPT-4 will give the answer "\{\{ expected_answer \}\}"):</label>
        <input type="range" id="guess" name="guess" min="0" max="1" step="0.01" required>
        <input type="hidden" id="id" name="id" value="\{\{ id \}\}">
        <input type="submit" value="Submit">
    </form>
    <div id="score"></div>
</body>
</html>

在更新后的 question.html 中，fetchScore 函数会先处理 JSON 响应，之后调用单独的 fetchHistogram 函数来获取直方图图像。fetchHistogram 函数将图像以 blob 形式获取，并创建一个 img 标签来显示图像。

你还需要调整 Flask 应用，将当前的 /score 路由拆分为两个独立的路由：/score 用于返回 JSON 数据，而 /score/histogram 用于返回图像。

以下是更新后的 Flask 应用示例：

@app.route('/score', methods=['POST'])
def score():
    # Ensure there is a valid session
    user_id = session.get('id')
    if not user_id:
        return redirect(url_for('home'))

    qid = request.form.get('id', type=int)
    guess = request.form.get('guess', type=float)
    
    if qid is None or guess is None:
        return redirect(url_for('home'))
    
    # Add to the list of all guesses for that question
    scores.setdefault(qid, []).append(guess)
    
    # Add to the person's guesses
    entries.setdefault(user_id, {})[qid] = guess

    # Compute the person's log loss
    user_log_loss = log_loss([answers[qid]], [guess], labels=[0, 1])

    # Compare with others
    other_scores = scores[qid]
    other_log_losses = [log_loss([answers[qid]], [score], labels=[0, 1]) for score in other_scores]

    comparison = 'better' if user_log_loss < np.mean(other_log_losses) else 'worse'

    return jsonify({'user_log_loss': user_log_loss, 'comparison': comparison})

@app.route('/score/histogram', methods=['POST'])
def score_histogram():
    # Ensure there is a valid session
    user_id = session.get('id')
    if not user_id:
        return redirect(url_for('home'))

    qid = request.form.get('id', type=int)
    guess = request.form.get('guess', type=float)

    if qid is None or guess is None:
        return redirect(url_for('home'))

    other_scores = scores[qid]
    other_log_losses = [log_loss([answers[qid]], [score], labels=[0, 1]) for score in other_scores]
    user_log_loss = log_loss([answers[qid]], [guess], labels=[0, 1])

    # Draw a histogram using matplotlib and save it as jpeg in memory
    fig = Figure()
    canvas = FigureCanvas(fig)
    ax = fig.add_subplot(111)

    ax.hist(other_log_losses, bins=30, alpha=0.5)
    ax.axvline(user_log_loss, color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)
    ax.set_title('Your score compared to others')
    ax.set_xlabel('Log Loss')
    ax.set_ylabel('Count')
    ax.grid(True)

    buf = BytesIO()
    canvas.print_figure(buf, format='jpeg')
    buf.seek(0)

    return send_file(buf, mimetype='image/jpeg', as_attachment=False)

注意：请确保从合适的 matplotlib 库中导入 FigureCanvas 和 Figure。

🧑 User

请注意，问题页面中，我希望在图表返回后显示“下一个问题”按钮，同时确保用户不能重复提交同一个问题。这个检查应在服务器端而非客户端进行。

🤖 Assistant

为了防止用户重复提交同一个问题，可以在 Flask 路由中加入逻辑，判断用户是否已提交过该问题的答案，然后再处理提交请求。

你可以在 /score 和 /score/histogram 路由中加入这个检查：

@app.route('/score', methods=['POST'])
def score():
    # Ensure there is a valid session
    user_id = session.get('id')
    if not user_id:
        return redirect(url_for('home'))

    qid = request.form.get('id', type=int)
    guess = request.form.get('guess', type=float)

    if qid is None or guess is None:
        return redirect(url_for('home'))

    # Check if user has already answered this question
    if qid in entries.setdefault(user_id, {}):
        return jsonify({'error': 'You have already submitted an answer for this question.'})
    # ...

类似的检查也可以加入到 /score/histogram 路由中。如果用户已经回答过该问题，服务器将返回一条提示信息。

在 JavaScript 中，检测到服务器返回的提示信息后，将其显示给用户：

function fetchScore() {
    var xhr = new XMLHttpRequest();
    // ...
    if (this.readyState === XMLHttpRequest.DONE && this.status === 200) {
        var result = JSON.parse(xhr.responseText);
        if (result.error) {
            alert(result.error);
            return;
        }
        // ...
    }
    // ...
}

function fetchHistogram() {
    var xhr = new XMLHttpRequest();
    // ...
    xhr.onload = function(e) {
        if (this.status == 200) {
            var img = document.createElement("img");
            img.src = URL.createObjectURL(this.response);
            document.body.appendChild(img);
            createNextButton();
        } else {
            var reader = new FileReader();
            reader.onload = function() {
                var result = JSON.parse(reader.result);
                if (result.error) {
                    alert(result.error);
                }
            };
            reader.readAsText(this.response);
        }
    };
    // ...
}

function createNextButton() {
    var btn = document.createElement("button");
    btn.textContent = "Next Question";
    btn.onclick = function() {
        window.location.href = '/question?id=' + (parseInt(document.getElementById("id").value) + 1);
    };
    document.body.appendChild(btn);
}

在更新后的 JavaScript 中，fetchScore 和 fetchHistogram 函数会检查服务器的响应，如果包含提示信息，则向用户展示。

fetchHistogram 函数在显示直方图图像后，还会调用一个新的 createNextButton 函数。这个函数将创建一个“下一个问题”按钮，点击后会将用户带到下一个问题。假设下一个问题的 ID 是当前问题 ID 的自增值。

🧑 User

现在，当你提交答案时，之前的问题区域会变灰不可编辑。同时，将问题和答案格式调整为：

问题：答案：
[ 具体问题] [具体答案]

像这样并排显示。此外，我希望滑块能够占据页面的全部宽度，并增加一个文本输入框，显示当前的概率值。

🤖 Assistant

为了实现这些需求，可以在 question.html 文件中修改 HTML 和 CSS。以下是操作方法：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Trivia Game</title>
    <style>
        .question-answer {
            display: flex;
            justify-content: space-between;
            margin-bottom: 20px;
        }
        .disabled-content {
            pointer-events: none;
            opacity: 0.4;
        }
        #guess {
            width: 100%;
        }
    </style>
    <!-- The rest of your script here... -->
</head>
<body>
    <div id="content">
        <div class="question-answer">
            <div>
                <h1>Question:</h1>
                <p>\{\{ question \}\}</p>
            </div>
            <div>
                <h1>Answer:</h1>
                <p>\{\{ expected_answer \}\}</p>
            </div>
        </div>
        <form id="guess-form" onsubmit="event.preventDefault(); fetchScore();">
            <label for="guess">Your guess (probability that GPT-4 will give the expected answer):</label>
            <input type="range" id="guess" name="guess" min="0" max="1" step="0.01" required oninput="updateGuessValue(this.value);">
            <output id="guess-output" for="guess"></output>
            <input type="hidden" id="id" name="id" value="\{\{ id \}\}">
            <input type="submit" value="Submit">
        </form>
    </div>
    <div id="score"></div>
</body>
</html>

我添加了一些 CSS 规则，使滑块全宽显示，并将问题和答案并排放置。updateGuessValue 函数会在滑块移动时触发，更新文本框中的当前值。

在获取分数时，会将 disabled-content 类添加到内容区域，以禁用用户交互，并指示问题已经提交。

以下是相应的 JavaScript 更新：

function fetchScore() {
    document.getElementById("content").classList.add("disabled-content");

    var xhr = new XMLHttpRequest();
    // Rest of your code here...
}

function fetchHistogram() {
    var xhr = new XMLHttpRequest();
    // Rest of your code here...
}

function updateGuessValue(val) {
    document.getElementById("guess-output").value = val;
}

请注意，这段代码假设问题的 ID 值会递增。在实际应用中，你可能会使用唯一标识符（例如 UUID）来标识每个问题，这种情况下，确定“下一个问题”按钮的 ID 需要采用其他方式。

🧑 User

我希望“你的猜测”旁边有一个输入框，可以直接编辑并调整滑块位置，反之亦然。同时，提交按钮需要居中并且放大。将问题和答案文字居中显示，每个占据页面一半的空间。

🤖 Assistant

可以通过修改 question.html 中的 HTML 和 CSS 实现这些需求。以下是更新的代码：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Trivia Game</title>
    <style>
        .question-answer {
            display: flex;
            justify-content: space-between;
            margin-bottom: 20px;
        }
        .question-answer div {
            width: 50%;
            text-align: center;
        }
        .disabled-content {
            pointer-events: none;
            opacity: 0.4;
        }
        #guess {
            width: 100%;
        }
        #guess-form {
            display: flex;
            flex-direction: column;
            align-items: center;
        }
        #guess-form input[type="submit"] {
            width: 50%;
            padding: 10px;
            font-size: 1.2em;
        }
    </style>
    <!-- The rest of your script here... -->
</head>
<body>
    <div id="content">
        <div class="question-answer">
            <div>
                <h1>Question:</h1>
                <p>\{\{ question \}\}</p>
            </div>
            <div>
                <h1>Answer:</h1>
                <p>\{\{ expected_answer \}\}</p>
            </div>
        </div>
        <form id="guess-form" onsubmit="event.preventDefault(); fetchScore();">
            <label for="guess">Your guess (probability that GPT-4 will give the expected answer):</label>
            <div>
                <input type="range" id="guess" name="guess" min="0" max="1" step="0.01" required oninput="updateGuessValue(this.value);">
                <input type="number" id="guess-output" min="0" max="1" step="0.01" onchange="updateSliderValue(this.value);">
            </div>
            <input type="hidden" id="id" name="id" value="\{\{ id \}\}">
            <input type="submit" value="Submit">
        </form>
    </div>
    <div id="score"></div>
</body>
</html>

在这次更新中，我将滑块和数字输入框放在同一个 div 中以保持一致性。onchange 事件用于当数字输入框内容手动更改时同步滑块位置。提交按钮也被放大并通过 CSS 居中显示。

相应的 JavaScript 更新如下：

function fetchScore() {
    document.getElementById("content").classList.add("disabled-content");

    var xhr = new XMLHttpRequest();
    // Rest of your code here...
}

function fetchHistogram() {
    var xhr = new XMLHttpRequest();
    // Rest of your code here...
}

function updateGuessValue(val) {
    document.getElementById("guess-output").value = val;
}

function updateSliderValue(val) {
    document.getElementById("guess").value = val;
}

现在，修改输入框中的数字将同步调整滑块位置，移动滑块也会更新输入框中的值。

🧑 User

同时，将“下一个问题”按钮设置为大按钮并居中显示

🤖 Assistant

为了使“下一个问题”按钮更大并且居中，可以添加一些额外的 CSS 样式。以下是如何修改 question.html：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Trivia Game</title>
    <style>
        /* Your existing styles... */
        #next-button {
            display: block;
            width: 50%;
            margin: 20px auto;
            padding: 10px;
            font-size: 1.2em;
            text-align: center;
        }
    </style>
    <!-- The rest of your script here... -->
</head>
<body>
    <div id="content">
        <!-- Your existing HTML content... -->
    </div>
    <div id="score"></div>
</body>
</html>

然后在你的 JavaScript 中，将 CSS ID next-button 分配给“下一个问题”按钮：

function createNextButton() {
    var btn = document.createElement("button");
    btn.id = "next-button";
    btn.textContent = "Next Question";
    btn.onclick = function() {
        window.location.href = '/question?id=' + (parseInt(document.getElementById("id").value) + 1);
    };
    document.body.appendChild(btn);
}

这样，“下一个问题”按钮会更大，并居中显示在图像下方。按钮宽度设置为父容器的 50%，使用 margin: auto 使其居中，并调整了字体大小、填充和文本对齐以获得更好的视觉效果。

🧑 User

如果用户已回答过，不使用 alert()，但仍显示图表，且不更新新的分数，同时提示用户已回答过该问题，这次不会更新分数。

🤖 Assistant

你可以通过修改 Flask 路由和 JavaScript 代码来实现这个需求。当用户尝试提交已经回答过的问题时，系统会显示图表和提示信息，而不是弹出警告框。

首先，修改 Flask 路由 /score，使其在问题已回答过的情况下，依然返回分数和直方图：

@app.route('/score', methods=['POST'])
def score():
    # Ensure there is a valid session
    user_id = session.get('id')
    if not user_id:
        return redirect(url_for('home'))

    qid = request.form.get('id', type=int)
    guess = request.form.get('guess', type=float)

    if qid is None or guess is None:
        return redirect(url_for('home'))

    # If the user has already answered the question, add a flag to the response
    already_answered = qid in entries.setdefault(user_id, {})

    if not already_answered:
        entries[user_id][qid] = guess
        scores.setdefault(qid, []).append(guess)

    # ...
    # The rest of your code to compute the score and return the response
    # ...

    return jsonify({'score': score, 'comparison': comparison, 'already_answered': already_answered})

服务器将会在 JSON 响应中加入一个标志，指示用户是否已回答过该问题。

接着，修改 JavaScript 函数 fetchScore() 以处理这个标志：

function fetchScore() {
    var xhr = new XMLHttpRequest();
    // ...

    if (this.readyState === XMLHttpRequest.DONE && this.status === 200) {
        var result = JSON.parse(xhr.responseText);
        if (result.error) {
            alert(result.error);
            return;
        }

        var scoreDiv = document.getElementById("score");
        scoreDiv.textContent = 'Your score: ' + result.score.toFixed(2) + '. ' +
            'This is ' + result.comparison + ' than the average score.';

        if (result.already_answered) {
            scoreDiv.textContent += ' You have already answered this question. This score will not update your record.';
        }

        fetchHistogram();
    }
    // ...
}

这样，当用户尝试回答已经提交过的答案时，系统仍然会显示图表和分数，并提示该问题的分数不会更新。

🧑 User

在用户点击提交后，页面显示 GPT-4 的输出，逐字显示实际输出内容（按每秒 5 个单词的速度），并依次执行以下操作：

显示你是否答对（延迟 1 秒后）
显示你的损失和直方图（再延迟 1 秒后）

🤖 Assistant

为了实现这种效果，可以在 question.html 中修改 JavaScript，使用 setInterval 函数逐字显示文本，并用 setTimeout 函数来延迟显示正确/错误的消息和损失/直方图。

首先，让我们修改 fetchScore 函数，以获取 GPT-4 的输出并启动“打字机”效果：

function fetchScore() {
    var xhr = new XMLHttpRequest();
    // ...

    if (this.readyState === XMLHttpRequest.DONE && this.status === 200) {
        var result = JSON.parse(xhr.responseText);
        if (result.error) {
            alert(result.error);
            return;
        }

        // Get the GPT-4 output and start the typewriter effect
        var gptOutput = result.gpt_output;
        var words = gptOutput.split(' ');
        var outputDiv = document.getElementById("gpt-output");
        var wordIndex = 0;

        var typewriterInterval = setInterval(function() {
            outputDiv.textContent += words[wordIndex] + ' ';
            wordIndex++;

            if (wordIndex >= words.length) {
                clearInterval(typewriterInterval);

                // After the GPT-4 output is fully displayed, show the right/wrong message after a delay
                setTimeout(function() {
                    // Assume the variable `correct` is returned in the response to indicate if the guess is correct or not
                    outputDiv.textContent += result.correct ? 'You got it right!' : 'You got it wrong.';
                    
                    // After the right/wrong message, show the loss and histogram after another delay
                    setTimeout(function() {
                        var scoreDiv = document.getElementById("score");
                        scoreDiv.textContent = 'Your score: ' + result.score.toFixed(2) + '. ' +
                            'This is ' + result.comparison + ' than the average score.';

                        if (result.already_answered) {
                            scoreDiv.textContent += ' You have already answered this question. This score will not update your record.';
                        }

                        fetchHistogram();
                    }, 1000);
                }, 1000);
            }
        }, 200);  // 200ms delay between each word, which is about 5 words per second
    }
}

请在 HTML 文件中添加一个 id 为 “gpt-output” 的元素，用于显示 GPT-4 输出：

1 2	<div id="gpt-output"></div>

别忘了更新 Flask 路由 /score，以在 JSON 响应中包含 GPT-4 输出和答案是否正确的标志：

@app.route('/score', methods=['POST'])
def score():
    # ...
    # Compute the score and check the guess...
    # ...

    return jsonify({
        'score': score,
        'comparison': comparison,
        'already_answered': already_answered,
        'gpt_output': actual_text[qid],  # assuming you have a global variable `actual_text` that stores the GPT-4 output
        'correct': int(guess == answers[qid])  # convert to int so it can be JSON serialized
    })

🧑 User

你能为这些问题编写一些 actual_text 吗

🤖 Assistant

当然，以这些问题为例，我们可以手动创建一些 GPT-4 的示例输出。请注意，GPT-4 的输出会根据模型的设置和提供的上下文有所不同。

假设你的问题和预期答案如下：

questions = [("What is the capital of France?", "Paris"),
             ("Who wrote the novel '1984'?", "George Orwell"),
             ("What is the symbol for gold in the periodic table?", "Au")]

answers = [1, 1, 1]  # Assume that GPT-4 got all the answers correct

对于这些问题，GPT-4 的回答可能是这样的：

actual_text = ["The capital of France is Paris.", 
               "The novel '1984' was written by George Orwell.", 
               "In the periodic table, the symbol for gold is Au."]

你可以将 actual_text 设置为希望用户提交答案时显示的文本。虽然这里的文本是匹配的，但通常它会是由模型生成的文本。

🧑 User

我已经将 JavaScript 移动到 question.js 文件，该如何修改 main.py？

🤖 Assistant

要提供 JavaScript、CSS 和图片等静态文件，Flask 默认使用名为 static 的目录。这个目录应位于与 Flask 应用程序实例所在脚本相同的目录中。

你需要将 question.js 文件移动到项目中名为 static 的目录下：

/your-flask-app-directory
    /static
        /question.js
    /templates
        /question.html
        /home.html
    /main.py

然后，在 question.html 文件中，使用 url_for 函数来包含这个 JavaScript 文件：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Trivia Game</title>
    <script src="\{\{ url_for('static', filename='question.js') \}\}"></script>
</head>
<body>
    <!-- Your HTML content... -->
</body>
</html>

这样应该能正常工作，因为 Flask 会自动在 /static 路径下提供 static 目录中的文件，并且 url_for(‘static’, filename=’question.js’) 会生成访问 question.js 的 URL。

注意：使用双括号 {{ 和 }} 包围 url_for，因为这是 Jinja2 模板引擎的语法，用于在模板中计算表达式。Jinja2 是 Flask 的默认模板引擎。

将 question.js 移动到 static 目录并更新 question.html 以使用 url_for 引入脚本后，访问问题页面时 JavaScript 代码应能正常加载。

🧑 User

我不希望图表和正确/错误信息之间有延迟，但请将生成的文本清楚地标记为“输出”，放在一个浅灰色框中，并提示“你正确/错误地猜测了 GPT-4 能否解决这个问题。”

🤖 Assistant

你可以通过修改 JavaScript 并添加一些 CSS 样式到 question.html 来实现这一点。我们从修改 JavaScript 开始：

function fetchScore() {
    var xhr = new XMLHttpRequest();
    // ...

    if (this.readyState === XMLHttpRequest.DONE && this.status === 200) {
        var result = JSON.parse(xhr.responseText);
        if (result.error) {
            alert(result.error);
            return;
        }

        // Get the GPT-4 output and start the typewriter effect
        var gptOutput = result.gpt_output;
        var words = gptOutput.split(' ');
        var outputDiv = document.getElementById("gpt-output");
        var wordIndex = 0;

        var typewriterInterval = setInterval(function() {
            outputDiv.textContent += words[wordIndex] + ' ';
            wordIndex++;

            if (wordIndex >= words.length) {
                clearInterval(typewriterInterval);

                // After the GPT-4 output is fully displayed, show the right/wrong message
                outputDiv.textContent += result.correct ? ' You guessed correctly that GPT-4 could solve the question.' : ' You guessed incorrectly that GPT-4 could solve the question.';

                // Then, show the loss and histogram
                var scoreDiv = document.getElementById("score");
                scoreDiv.textContent = 'Your score: ' + result.score.toFixed(2) + '. ' +
                    'This is ' + result.comparison + ' than the average score.';

                if (result.already_answered) {
                    scoreDiv.textContent += ' You have already answered this question. This score will not update your record.';
                }

                fetchHistogram();
            }
        }, 200);  // 200ms delay between each word, which is about 5 words per second
    }
}

然后在 question.html 文件中添加一些 CSS 样式，将 GPT-4 的输出放在浅灰色框中：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Trivia Game</title>
    <style>
        /* Your existing styles... */
        #gpt-output {
            background-color: #f0f0f0;
            border-radius: 4px;
            padding: 10px;
            margin-bottom: 20px;
        }
    </style>
    <script src="\{\{ url_for('static', filename='question.js') \}\}"></script>
</head>
<body>
    <div id="content">
        <!-- Your existing HTML content... -->
    </div>
    <div id="gpt-output"></div>
    <div id="score"></div>
</body>
</html>

有了这些改动，GPT-4 的输出将显示在浅灰色框中，正确/错误信息和损失/直方图会在 GPT-4 输出之后立刻显示，没有延迟。并且，正确/错误信息将更详细地说明用户是否正确猜测了 GPT-4 是否能解决问题。

🧑 User

我希望正确/错误信息不要出现在 GPT-4 框中。还需要最开始隐藏 GPT-4 的输出框。

🤖 Assistant

你可以通过引入一个新的 div 来显示结果消息，并将其放在 GPT-4 框之外。我们还可以让 GPT-4 输出框初始时隐藏，在开始打字机效果时显示。

以下是调整后的 HTML：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Trivia Game</title>
    <style>
        /* Your existing styles... */
        #gpt-output {
            display: none;  /* Hidden by default */
            background-color: #f0f0f0;
            border-radius: 4px;
            padding: 10px;
            margin-bottom: 20px;
        }
    </style>
    <script src="\{\{ url_for('static', filename='question.js') \}\}"></script>
</head>
<body>
    <div id="content">
        <!-- Your existing HTML content... -->
    </div>
    <div id="gpt-output"></div>
    <div id="result"></div>  <!-- New div for the result message -->
    <div id="score"></div>
</body>
</html>

这里是调整后的 JavaScript：

function fetchScore() {
    var xhr = new XMLHttpRequest();
    // ...

    if (this.readyState === XMLHttpRequest.DONE && this.status === 200) {
        var result = JSON.parse(xhr.responseText);
        if (result.error) {
            alert(result.error);
            return;
        }

        // Get the GPT-4 output and start the typewriter effect
        var gptOutput = result.gpt_output;
        var words = gptOutput.split(' ');
        var outputDiv = document.getElementById("gpt-output");
        outputDiv.style.display = 'block';  // Show the GPT-4 output box
        var wordIndex = 0;

        var typewriterInterval = setInterval(function() {
            outputDiv.textContent += words[wordIndex] + ' ';
            wordIndex++;

            if (wordIndex >= words.length) {
                clearInterval(typewriterInterval);

                // After the GPT-4 output is fully displayed, show the right/wrong message in the result div
                var resultDiv = document.getElementById("result");
                resultDiv.textContent = result.correct ? 'You guessed correctly that GPT-4 could solve the question.' : 'You guessed incorrectly that GPT-4 could solve the question.';

                // Then, show the loss and histogram
                var scoreDiv = document.getElementById("score");
                scoreDiv.textContent = 'Your score: ' + result.score.toFixed(2) + '. ' +
                    'This is ' + result.comparison + ' than the average score.';

                if (result.already_answered) {
                    scoreDiv.textContent += ' You have already answered this question. This score will not update your record.';
                }

                fetchHistogram();
            }
        }, 200);  // 200ms delay between each word, which is about 5 words per second
    }
}

现在，GPT-4 的输出框将初始隐藏，当 GPT-4 的输出开始显示时才会显示。结果消息（是否答对）将出现在 GPT-4 输出框之外。

🧑 User

当你到达最后一个问题时，“下一个问题”按钮应带你到 /final 页面，并显示你的平均表现。将你的 log-loss 与所有用户的平均 log-loss 进行比较。并绘制一张图表，显示你的 log-loss 和所有人的 log-loss，类似于上次的得分直方图函数：

@app.route('/score/histogram', methods=['POST'])
def score_histogram():
    # Ensure there is a valid session                                                                                                                                                                                                                
    user_id = session.get('id')
    if not user_id:
        return redirect(url_for('home'))

    qid = request.form.get('id', type=int)
    guess = request.form.get('guess', type=float)

    if qid is None or guess is None:
        return redirect(url_for('home'))

    other_scores = scores[qid]
    other_log_losses = [log_loss([answers[qid]], [score], labels=[0, 1]) for score in other_scores]
    user_log_loss = log_loss([answers[qid]], [guess], labels=[0, 1])

    # Draw a histogram using matplotlib and save it as jpeg in memory                                                                                                                                                                                
    fig = Figure()
    canvas = FigureCanvas(fig)
    ax = fig.add_subplot(111)

    ax.hist(other_log_losses, bins=30, alpha=0.5)
    ax.axvline(user_log_loss, color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)
    ax.set_title('Your score compared to others')
    ax.set_xlabel('Log Loss')
    ax.set_ylabel('Count')
    ax.grid(True)

    buf = BytesIO()
    canvas.print_figure(buf, format='jpeg')
    buf.seek(0)

    return send_file(buf, mimetype='image/jpeg', as_attachment=False)

现在，你应该将其重构为 draw_histogram 函数，并在 /score 和 /final 中使用它。

🤖 Assistant

好的，我们先创建一个 draw_histogram() 辅助函数，它接受用户的得分和其他用户的得分，并绘制直方图。

在 main.py 文件中：

from flask import send_file
from matplotlib.backends.backend_agg import FigureCanvasAgg as FigureCanvas
from matplotlib.figure import Figure
from sklearn.metrics import log_loss
from io import BytesIO

def draw_histogram(user_score, other_scores):
    fig = Figure()
    canvas = FigureCanvas(fig)
    ax = fig.add_subplot(111)

    ax.hist(other_scores, bins=30, alpha=0.5)
    ax.axvline(user_score, color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)
    ax.set_title('Your score compared to others')
    ax.set_xlabel('Log Loss')
    ax.set_ylabel('Count')
    ax.grid(True)

    buf = BytesIO()
    canvas.print_figure(buf, format='jpeg')
    buf.seek(0)

    return buf

然后，在 /score/histogram 和 /final 路由中，你可以使用这个函数来绘制直方图，并将其作为 JPEG 文件返回：

@app.route('/score/histogram', methods=['POST'])
def score_histogram():
    # Ensure there is a valid session
    user_id = session.get('id')
    if not user_id:
        return redirect(url_for('home'))

    qid = request.form.get('id', type=int)
    guess = request.form.get('guess', type=float)

    if qid is None or guess is None:
        return redirect(url_for('home'))

    other_scores = scores[qid]
    other_log_losses = [log_loss([answers[qid]], [score], labels=[0, 1]) for score in other_scores]
    user_log_loss = log_loss([answers[qid]], [guess], labels=[0, 1])

    buf = draw_histogram(user_log_loss, other_log_losses)

    return send_file(buf, mimetype='image/jpeg', as_attachment=False)

@app.route('/final', methods=['GET'])
def final_page():
    # Ensure there is a valid session
    user_id = session.get('id')
    if not user_id:
        return redirect(url_for('home'))

    user_scores = entries.get(user_id, {})
    all_scores = [score for question_scores in scores.values() for score in question_scores]

    if not user_scores or not all_scores:
        return "No scores found"

    user_avg_log_loss = sum(user_scores.values()) / len(user_scores)
    all_avg_log_loss = sum(all_scores) / len(all_scores)

    buf = draw_histogram(user_avg_log_loss, all_avg_log_loss)

    return send_file(buf, mimetype='image/jpeg', as_attachment=False)

好的，我们先创建一个 draw_histogram() 辅助函数，它接受用户的得分和其他用户的得分，并绘制直方图。

🧑 User

当没有下一个问题时，我们需要为用户提供一个最终页面的 HTML 文件。

🤖 Assistant

我们可以创建一个名为 final.html 的页面作为最终页面。在该页面中，将向用户展示一条信息，并显示用户的平均 log loss 与所有其他用户的对比，以及一个直方图。

final.html:

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Trivia Game - Final Score</title>
    <style>
        body { 
            display: flex;
            justify-content: center;
            align-items: center;
            flex-direction: column;
            height: 100vh;
            margin: 0;
            font-family: Arial, sans-serif;
            background-color: #f0f0f0;
        }
        h1 { margin-bottom: 30px; }
        #score {
            margin-bottom: 20px;
            font-size: 1.2em;
        }
        #chart {
            width: 500px;
            height: 500px;
        }
    </style>
</head>
<body>
    <h1>Trivia Game</h1>
    <div id="score"></div>
    <img id="chart" src="" alt="Score Comparison Histogram">
    <script>
        window.onload = function() {
            fetch('/final/score')
                .then(response => response.json())
                .then(data => {
                    document.getElementById('score').textContent = 'Your average log loss is ' + data.user_avg_log_loss.toFixed(2) +
                        ', compared to the average of ' + data.all_avg_log_loss.toFixed(2) + ' for all users.';
                    fetch('/final/histogram')
                        .then(response => {
                            var chart = document.getElementById('chart');
                            chart.src = URL.createObjectURL(response.blob());
                        });
                });
        };
    </script>
</body>
</html>

在渲染最终页面的路由中，我们需要调整代码以应用新的模板：

@app.route('/final', methods=['GET'])
def final_page():
    # Ensure there is a valid session
    user_id = session.get('id')
    if not user_id:
        return redirect(url_for('home'))

    user_scores = entries.get(user_id, {})
    all_scores = [score for question_scores in scores.values() for score in question_scores]

    if not user_scores or not all_scores:
        return render_template("final.html")

    user_avg_log_loss = sum(user_scores.values()) / len(user_scores)
    all_avg_log_loss = sum(all_scores) / len(all_scores)

    return render_template("final.html")

接下来，我们需要新增两个路由，分别用于处理最终页面上 JavaScript 的请求：

@app.route('/final/score', methods=['GET'])
def final_score():
    # Ensure there is a valid session
    user_id = session.get('id')
    if not user_id:
        return jsonify(error='No session found')

    user_scores = entries.get(user_id, {})
    all_scores = [score for question_scores in scores.values() for score in question_scores]

    if not user_scores or not all_scores:
        return jsonify(error='No scores found')

    user_avg_log_loss = sum(user_scores.values()) / len(user_scores)
    all_avg_log_loss = sum(all_scores) / len(all_scores)

    return jsonify(user_avg_log_loss=user_avg_log_loss, all_avg_log_loss=all_avg_log_loss)

@app.route('/final/histogram', methods=['GET'])
def final_histogram():
    # Ensure there is a valid session
    user_id = session.get('id')
    if not user_id:
        return jsonify(error='No session found')

    user_scores = entries.get(user_id, {})
    all_scores = [score for question_scores in scores.values() for score in question_scores]

    if not user_scores or not all_scores:
        return jsonify(error='No scores found')

    user_avg_log_loss = sum(user_scores.values()) / len(user_scores)
    all_avg_log_loss = sum(all_scores) / len(all_scores)

    buf = draw_histogram(user_avg_log_loss, all_avg_log_loss)

    return send_file(buf, mimetype='image/jpeg', as_attachment=False)

在 /final/score 路由中，我们返回用户的平均 log loss 和所有用户的平均 log loss，数据以 JSON 对象的形式返回。在 /final/histogram 路由中，我们返回一个直方图，该图将用户的平均 log loss 与所有用户进行对比，并以 JPEG 图像形式返回。请注意，这两个路由都需要有效的会话，如果没有找到会话或分数，将返回错误提示。

🧑 User

我遇到一个错误：TypeError: Failed to execute ‘createObjectURL’ on ‘URL’: Overload

🤖 Assistant

你遇到的这个错误通常是由于试图从不正确的类型创建对象 URL 而引发的。

fetch API 的 response.blob() 方法会返回一个 Promise 对象，在它解析为 Blob 之前，我们需要等待，然后再将 Blob 传递给 URL.createObjectURL()。

请将 final.html 中的 fetch(‘/final/histogram’) 调用更改为：

fetch('/final/histogram')
    .then(response => response.blob())
    .then(blob => {
        var chart = document.getElementById('chart');
        chart.src = URL.createObjectURL(blob);
    });

此代码首先等待 response.blob() 解析为一个 Blob，然后将 Blob 传递给 URL.createObjectURL()，以生成用于图像元素 src 属性的 URL。

🧑 User

在最终页面中，你计算的是平均得分，而不是 log loss，能修改一下吗？

🤖 Assistant

非常抱歉给你带来了困惑。要计算用户和所有用户的平均 log loss，我们需要先计算每次猜测的 log loss，然后再求出这些值的平均数。以下是我们如何修改 /final/score 路由的方法：

@app.route('/final/score', methods=['GET'])
def final_score():
    # Ensure there is a valid session
    user_id = session.get('id')
    if not user_id:
        return jsonify(error='No session found')

    user_entries = entries.get(user_id, {})
    all_entries = {user: entries for user, entries in entries.items() if user != user_id}

    if not user_entries or not all_entries:
        return jsonify(error='No scores found')

    user_log_losses = [log_loss([answers[qid]], [score], labels=[0, 1]) for qid, score in user_entries.items()]
    all_log_losses = [log_loss([answers[qid]], [score], labels=[0, 1]) for user_entries in all_entries.values() for qid, score in user_entries.items()]

    user_avg_log_loss = sum(user_log_losses) / len(user_log_losses)
    all_avg_log_loss = sum(all_log_losses) / len(all_log_losses)

    return jsonify(user_avg_log_loss=user_avg_log_loss, all_avg_log_loss=all_avg_log_loss)

在 /final/histogram 路由中，我们需要相应地调整计算方法：

@app.route('/final/histogram', methods=['GET'])
def final_histogram():
    # Ensure there is a valid session
    user_id = session.get('id')
    if not user_id:
        return jsonify(error='No session found')

    user_entries = entries.get(user_id, {})
    all_entries = {user: entries for user, entries in entries.items() if user != user_id}

    if not user_entries or not all_entries:
        return jsonify(error='No scores found')

    user_log_losses = [log_loss([answers[qid]], [score], labels=[0, 1]) for qid, score in user_entries.items()]
    all_log_losses = [log_loss([answers[qid]], [score], labels=[0, 1]) for user_entries in all_entries.values() for qid, score in user_entries.items()]

    user_avg_log_loss = sum(user_log_losses) / len(user_log_losses)
    all_avg_log_loss = sum(all_log_losses) / len(all_log_losses)

    buf = draw_histogram(user_avg_log_loss, all_avg_log_loss)

    return send_file(buf, mimetype='image/jpeg', as_attachment=False)

在这两个路由中，我们首先计算每次猜测的 log loss，然后计算它们的平均值。

🧑 User

当没有更多问题时，请将用户重定向到 /final 页面

🤖 Assistant

你可以在 /question 路由中增加条件判断，如果没有更多的问题，将用户自动重定向到 /final 页面。以下是代码示例：

@app.route('/question', methods=['GET'])
def question_page():
    # Ensure there is a valid session
    user_id = session.get('id')
    if not user_id:
        return redirect(url_for('home'))

    # Get the current question index for this user
    qid = session.get('qid', 0)
    if qid >= len(questions):
        # If there are no more questions, redirect to final page
        return redirect(url_for('final'))

    question, expected_answer = questions[qid]
    return render_template('question.html', id=qid, question=question, expected_answer=expected_answer)

在这个代码中，如果当前问题的索引（qid）等于或大于总问题数，用户将被重定向到 /final 页面。否则，将显示下一个问题。

🧑 User

我们可以不要绘制一个标准的直方图，而是用一个平滑的曲线图来代替吗？根据数据点的多少来调整平滑程度。

🤖 Assistant

可以实现这一点，我们可以使用核密度估计（KDE）来绘制一个平滑的曲线图，替代传统的直方图。scipy 库提供了相应的函数来进行核密度估计。以下是如何修改 draw_histogram 函数：

import numpy as np
from scipy.stats import gaussian_kde

def draw_histogram(user_log_loss, other_log_losses):
    fig = Figure()
    canvas = FigureCanvas(fig)
    ax = fig.add_subplot(111)

    # Calculate the kernel density estimation
    density = gaussian_kde(other_log_losses)

    # Generate x values
    xs = np.linspace(min(other_log_losses), max(other_log_losses), 200)

    # Adjust the bandwidth according to the number of data points
    density.covariance_factor = lambda : .25
    density._compute_covariance()

    # Draw the KDE plot
    ax.plot(xs, density(xs), alpha=0.5)

    # Draw a vertical line for user's score
    ax.axvline(user_log_loss, color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)

    ax.set_title('Your score compared to others')
    ax.set_xlabel('Log Loss')
    ax.set_ylabel('Density')
    ax.grid(True)

    buf = BytesIO()
    canvas.print_figure(buf, format='jpeg')
    buf.seek(0)

    return buf

这个函数现在会生成一个平滑的曲线，拟合 log loss 分布。我们将密度估计器的协方差因子设为 0.25，这个值可以根据数据集的大小进行调整，从而控制曲线的平滑程度。

scipy 的 gaussian_kde 函数会根据数据集的大小自动调整核的带宽，但默认的带宽调整不一定适用于所有数据集，因此可以根据需要调整协方差因子。

如果尚未安装 scipy，可以使用以下命令进行安装：

1 2	pip install scipy

🧑 User

ValueError: dataset input should have multiple elements

🤖 Assistant

非常抱歉给你带来了困扰。这个错误表明 gaussian_kde 函数需要一个包含多个元素的数组作为输入。当 other_log_losses 数组中元素不足两个时，就会发生此错误。

为避免此问题，你可以在只有当 other_log_losses 包含两个或更多元素时才执行 KDE 图。如果元素少于两个，则返回一个占位图即可。

以下是调整后的 draw_histogram 函数代码：

def draw_histogram(user_log_loss, other_log_losses):
    fig = Figure()
    canvas = FigureCanvas(fig)
    ax = fig.add_subplot(111)

    # Check if we have enough data points for a KDE
    if len(other_log_losses) >= 2:
        # Calculate the kernel density estimation
        density = gaussian_kde(other_log_losses)

        # Generate x values
        xs = np.linspace(min(other_log_losses), max(other_log_losses), 200)

        # Adjust the bandwidth according to the number of data points
        density.covariance_factor = lambda : .25
        density._compute_covariance()

        # Draw the KDE plot
        ax.plot(xs, density(xs), alpha=0.5)
    else:
        # If we don't have enough data for a KDE, draw a placeholder line
        ax.axhline(0, color='b', alpha=0.5)

    # Draw a vertical line for user's score
    ax.axvline(user_log_loss, color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)

    ax.set_title('Your score compared to others')
    ax.set_xlabel('Log Loss')
    ax.set_ylabel('Density')
    ax.grid(True)

    buf = BytesIO()
    canvas.print_figure(buf, format='jpeg')
    buf.seek(0)

    return buf

在这个调整后的代码中，我们仅在 other_log_losses 中有两个或更多元素时才计算 KDE 并绘制图表。如果元素不足，我们会绘制一个 y=0 的水平线作为占位符，从而避免你遇到的 ValueError。

🧑 User

可以将滑块的范围限制在 0.01 到 0.99 之间吗？

🤖 Assistant

你可以通过调整 HTML 文件中的 min 和 max 属性来限制滑块的范围。以下是修改 question.html 中滑块输入的代码示例：

<div>
    Your guess: <input type="number" id="sliderValue" value="0.50" min="0.01" max="0.99" step="0.01" oninput="slider.value=this.value" />
    <input type="range" id="slider" min="0.01" max="0.99" value="0.50" step="0.01" style="width: 100%" oninput="sliderValue.value=this.value" />
</div>

在这段代码中，滑块和数字输入框的取值范围被限制在 0.01 到 0.99 之间。step 属性被设置为 0.01，即滑块和数字输入框的值将以 0.01 为增量变化。

🧑 User

绘图时遇到 numpy.linalg.LinAlgError: singular matrix 错误

🤖 Assistant

“singular matrix”错误通常出现在矩阵没有逆矩阵时。在高斯核密度估计（KDE）中，出现此错误通常意味着数据的方差非常小（即，所有值几乎一致）。

你可以在计算之前检查 other_log_losses 的标准差是否接近于零。如果是，你可以绘制一个占位符图，类似于处理数据点不足两个的情况。以下是如何修改 draw_histogram 函数的方法：

def draw_histogram(user_log_loss, other_log_losses):
    fig = Figure()
    canvas = FigureCanvas(fig)
    ax = fig.add_subplot(111)

    # Check if we have enough data points for a KDE and if the standard deviation is not too close to zero
    if len(other_log_losses) >= 2 and np.std(other_log_losses) > 1e-6:
        try:
            # Calculate the kernel density estimation
            density = gaussian_kde(other_log_losses)

            # Generate x values
            xs = np.linspace(min(other_log_losses), max(other_log_losses), 200)

            # Adjust the bandwidth according to the number of data points
            density.covariance_factor = lambda : .25
            density._compute_covariance()

            # Draw the KDE plot
            ax.plot(xs, density(xs), alpha=0.5)
        except np.linalg.LinAlgError:
            # If the KDE computation fails, draw a placeholder line
            ax.axhline(0, color='b', alpha=0.5)
    else:
        # If we don't have enough data for a KDE, draw a placeholder line
        ax.axhline(0, color='b', alpha=0.5)

    # Draw a vertical line for user's score
    ax.axvline(user_log_loss, color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)

    ax.set_title('Your score compared to others')
    ax.set_xlabel('Log Loss')
    ax.set_ylabel('Density')
    ax.grid(True)

    buf = BytesIO()
    canvas.print_figure(buf, format='jpeg')
    buf.seek(0)

    return buf

在调整后的代码中，我们会检查 other_log_losses 的标准差是否大于一个非常小的数值（1e-6），然后再尝试计算 KDE。如果标准差过小，或 KDE 计算失败，我们将绘制一个 y=0 的占位符线。

🧑 User

不要显示与平均分数的比较，可以改为使用 KDE 显示用户的百分位吗？

🤖 Assistant

可以使用 KDE 计算给定分数的百分位。通过积分密度函数从负无穷大到指定分数，可以获得累积分布函数（CDF），该值即为所求的百分位。

你可以使用 gaussian_kde 对象的 integrate_box_1d 方法来完成这一操作。以下是如何修改 draw_histogram 和 score 函数来计算百分位的方法：

from scipy.integrate import quad

def draw_histogram(user_log_loss, other_log_losses):
    fig = Figure()
    canvas = FigureCanvas(fig)
    ax = fig.add_subplot(111)

    percentile = None
    # Check if we have enough data points for a KDE and if the standard deviation is not too close to zero
    if len(other_log_losses) >= 2 and np.std(other_log_losses) > 1e-6:
        try:
            # Calculate the kernel density estimation
            density = gaussian_kde(other_log_losses)

            # Generate x values
            xs = np.linspace(min(other_log_losses), max(other_log_losses), 200)

            # Adjust the bandwidth according to the number of data points
            density.covariance_factor = lambda : .25
            density._compute_covariance()

            # Draw the KDE plot
            ax.plot(xs, density(xs), alpha=0.5)

            # Compute the percentile rank
            percentile = quad(density.integrate_box_1d, -np.inf, user_log_loss)[0]
        except np.linalg.LinAlgError:
            # If the KDE computation fails, draw a placeholder line
            ax.axhline(0, color='b', alpha=0.5)
    else:
        # If we don't have enough data for a KDE, draw a placeholder line
        ax.axhline(0, color='b', alpha=0.5)

    # Draw a vertical line for user's score
    ax.axvline(user_log_loss, color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)

    ax.set_title('Your score compared to others')
    ax.set_xlabel('Log Loss')
    ax.set_ylabel('Density')
    ax.grid(True)

    buf = BytesIO()
    canvas.print_figure(buf, format='jpeg')
    buf.seek(0)

    return buf, percentile


@app.route('/score', methods=['POST'])
def score():
    # Ensure there is a valid session
    user_id = session.get('id')
    if not user_id:
        return redirect(url_for('home'))

    qid = request.form.get('id', type=int)
    guess = request.form.get('guess', type=float)

    if qid is None or guess is None:
        return redirect(url_for('home'))

    entries[user_id][qid] = guess
    scores[qid].append(guess)

    user_log_loss = log_loss([answers[qid]], [guess], labels=[0, 1])

    other_log_losses = [log_loss([answers[qid]], [score], labels=[0, 1]) for score in scores[qid]]

    buf, percentile = draw_histogram(user_log_loss, other_log_losses)
    buf.seek(0)
    buf64 = base64.b64encode(buf.read())

    return jsonify({'log_loss': user_log_loss, 'better_than': percentile, 'histogram': str(buf64, 'utf-8')})

在这段代码中，我们修改了 draw_histogram，使其返回计算得到的百分位值和缓冲区。接着我们修改了 score 函数，从中提取百分位值。

🧑 User

我们可以改进输入的格式。当前我需要直接编辑代码来更改问题，例如：


questions = [("What is the capital of France?", "Paris", "The first city listed must be Paris. Additional information is okay.", "commentary"),
             ("Who wrote the novel '1984'?", "George Orwell", "Just 'Orwell' would be correct. But 'Jeff Orwell' would be wrong.", "commentary"),
             ("What is the symbol for gold in the periodic table?", "Au", "", "commentary")]

answers = [1, 1, 1]  # Assume that GPT-4 got all the answers correct                                                                                                                                                                                 
actual_text = ["The capital of France is Paris.",
               "The novel '1984' was written by George Orwell.",
               "In the periodic table, the symbol for gold is Au."]

我希望将这些信息全部存储在配置文件中。你可以实现一个函数来加载这些配置吗？

🤖 Assistant

当然可以。一个良好的配置文件格式可以是 JSON，这种格式既容易阅读，也很适合在 Python 中使用。

你的 config.json 文件可能如下所示：

{
    "questions": [
        {
            "question": "What is the capital of France?",
            "answer": "Paris",
            "actual_text": "The capital of France is Paris.",
            "commentary": "The first city listed must be Paris. Additional information is okay.",
            "correct": 1
        },
        {
            "question": "Who wrote the novel '1984'?",
            "answer": "George Orwell",
            "actual_text": "The novel '1984' was written by George Orwell.",
            "commentary": "Just 'Orwell' would be correct. But 'Jeff Orwell' would be wrong.",
            "correct": 1
        },
        {
            "question": "What is the symbol for gold in the periodic table?",
            "answer": "Au",
            "actual_text": "In the periodic table, the symbol for gold is Au.",
            "commentary": "",
            "correct": 1
        }
    ]
}

然后你可以通过以下函数将配置加载到你的应用程序中：

import json

def load_config(filename):
    with open(filename, 'r') as f:
        config = json.load(f)
    
    questions = [(q['question'], q['answer'], q['actual_text'], q['commentary']) for q in config['questions']]
    answers = [q['correct'] for q in config['questions']]
    actual_text = [q['actual_text'] for q in config['questions']]

    return questions, answers, actual_text

# Load the configuration
questions, answers, actual_text = load_config('config.json')

在这个函数中，我们会打开配置文件，将其解析为 JSON，并将其中的问题、答案和 actual_text 提取到可以供你的应用程序使用的列表中。应用程序启动时会调用 load_config 函数，以从 config.json 文件中加载这些信息。

🧑 User

如何修复这个问题？

      \{\{ if resolution is not None \}\}
      <b>Resolution Criteria:</b> \{\{ resolution \}\}
      \{\{ endif \}\}

🤖 Assistant

Flask 使用的 Jinja2 模板引擎期望控制结构（如 if-else）使用 {% %} 包裹，而不是 {{ }}。后者是用于变量替换的。因此，你需要将代码修改为：

{% if resolution is not None %}
<b>Resolution Criteria:</b> \{\{ resolution \}\}
{% endif %}

这行代码告诉模板引擎仅在特定条件（如本例中的 resolution 不为空）为真的情况下渲染 {% if %} 和 {% endif %} 之间的文本内容。

🧑 User

这个问题呢？它显示 len 未定义。

1	{% if len(resolution) > 0 %}

🤖 Assistant

似乎 Jinja2 模板引擎不直接支持 len() 函数。不过，你可以通过将字符串视作布尔值来检查其是否为空，因为空字符串在布尔表达式中会被视为 False。

试试将代码修改为：

{% if resolution %}
<b>Resolution Criteria:</b> \{\{ resolution \}\}
{% endif %}

这段代码会在 resolution 不是空字符串时显示“Resolution Criteria”这一行。

🧑 User

我打算使用 Chart.js 代替 matplotlib 来绘图。你可以修改 draw_histogram 函数，使其返回 KDE 的 xs 和 ys 数据，绘制用户线的位置，以及百分位信息吗？


def draw_histogram(user_log_loss, other_log_losses):
    fig = Figure()
    canvas = FigureCanvas(fig)
    ax = fig.add_subplot(111)

    percentile = None
    # Check if we have enough data points for a KDE and if the standard deviation is not too close to zero                                                                                                                                           
    if len(other_log_losses) >= 2 and np.std(other_log_losses) > 1e-6:
        try:
            # Calculate the kernel density estimation                                                                                                                                                                                                
            density = gaussian_kde(other_log_losses)

            # Generate x values                                                                                                                                                                                                                      
            xs = np.linspace(min(other_log_losses), max(other_log_losses), 200)

            # Adjust the bandwidth according to the number of data points                                                                                                                                                                            
            density.covariance_factor = lambda : .25
            density._compute_covariance()

            # Draw the KDE plot                                                                                                                                                                                                                      
            ax.plot(xs, density(xs), alpha=0.5)

            # Compute the percentile rank                                                                                                                                                                                                            
            percentile = density.integrate_box_1d(0, user_log_loss)
            maxint = density.integrate_box_1d(0, np.inf)
            print(percentile / maxint)
        except np.linalg.LinAlgError:
            # If the KDE computation fails, draw a placeholder line                                                                                                                                                                                  
            ax.axhline(0, color='b', alpha=0.5)
    else:
        # If we don't have enough data for a KDE, draw a placeholder line                                                                                                                                                                            
        ax.axhline(0, color='b', alpha=0.5)

    # Draw a vertical line for user's score                                                                                                                                                                                                          
    ax.axvline(user_log_loss, color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)

    ax.set_title('Your loss compared to others')
    ax.set_xlabel('Log Loss')
    ax.set_ylabel('Density')
    ax.grid(True)

    buf = BytesIO()
    canvas.print_figure(buf, format='jpeg')
    buf.seek(0)

    return buf, percentile

to instead return the xs, ys for the KDE and return where to draw the person’s line, and return the percentile?

🤖 Assistant

当然可以。我可以修改 draw_histogram 函数，让它返回绘图所需的数据，而不再生成并返回图像。

结果可能如下所示：

def draw_histogram(user_log_loss, other_log_losses):
    xs = []
    ys = []
    percentile = None

    # Check if we have enough data points for a KDE and if the standard deviation is not too close to zero                                                                                                                                           
    if len(other_log_losses) >= 2 and np.std(other_log_losses) > 1e-6:
        try:
            # Calculate the kernel density estimation                                                                                                                                                                                                
            density = gaussian_kde(other_log_losses)

            # Generate x values                                                                                                                                                                                                                      
            xs = np.linspace(min(other_log_losses), max(other_log_losses), 200).tolist()

            # Adjust the bandwidth according to the number of data points                                                                                                                                                                            
            density.covariance_factor = lambda : .25
            density._compute_covariance()

            # Calculate the y values for the KDE plot                                                                                                                                                                                                
            ys = density(xs).tolist()

            # Compute the percentile rank                                                                                                                                                                                                            
            percentile = density.integrate_box_1d(0, user_log_loss)
            maxint = density.integrate_box_1d(0, np.inf)
            percentile = (percentile / maxint) if maxint > 0 else 0
        except np.linalg.LinAlgError:
            pass

    return {
        "userLogLoss": user_log_loss,
        "otherLogLossesXs": xs,
        "otherLogLossesYs": ys,
        "percentile": percentile,
    }

修改后的函数将返回一个包含所有必要绘图数据的字典。你可以将这个字典作为 JSON 响应直接发送给客户端，然后在客户端使用 Chart.js 绘制图表。

这种方法不仅可以提高性能，还能使客户端渲染更加互动。记得在将 numpy 数组序列化为 JSON 之前，先将其转换为 Python 列表，因为 JSON 不支持 numpy 数据类型。

🧑 User

你能给我一个使用 Chart.js 绘图的示例函数吗？假设我将 userLogLoss、otherLogLossesXs 和 otherLogLossesYs 作为输入，并将图表附加到文档主体中。让它看起来像 matplotlib 绘制的图表。

🤖 Assistant

要使用 Chart.js 绘制图表，首先需要在 HTML 文件中引入 Chart.js 库。你可以直接从 CDN 加载它：

1 2	<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js"></script>

接下来，你需要在 HTML 中创建一个 canvas 元素，用于绘制图表。我们可以给这个 canvas 指定一个 id，方便引用：

1 2	<canvas id="myChart"></canvas>

然后，在你的 JavaScript 中，可以创建一个新的图表，并将其附加到这个 canvas 中。Chart.js 提供了很多自定义选项，但如果你需要一个类似于 matplotlib 的简单折线图，可以这样做：

function createChart(userLogLoss, otherLogLossesXs, otherLogLossesYs) {
    var ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d');
    
    new Chart(ctx, {
        type: 'line',
        data: {
            labels: otherLogLossesXs,
            datasets: [{
                label: 'Density',
                data: otherLogLossesYs,
                fill: false,
                borderColor: 'rgba(0, 123, 255, 0.5)',
                tension: 0.1
            }, 
            {
                type: 'line',
                label: 'Your Loss',
                borderColor: 'rgba(255, 0, 0, 0.5)',
                borderWidth: 2,
                fill: false,
                data: Array(otherLogLossesXs.length).fill(userLogLoss),
                pointRadius: 0,
                tension: 0.1
            }]
        },
        options: {
            responsive: true,
            plugins: {
                title: {
                    display: true,
                    text: 'Your Loss Compared To Others'
                },
            },
            scales: {
                x: {
                    title: {
                        display: true,
                        text: 'Log Loss'
                    }
                },
                y: {
                    title: {
                        display: true,
                        text: 'Density'
                    }
                }
            }
        }
    });
}

这段代码将创建一个蓝色的 KDE 密度曲线（表示其他 log loss）和一条红色的用户 log loss 线。请注意，这只是一个基本示例，你可以根据需要对外观进行自定义。

🧑 User

你能将 xs 数据四舍五入到两位有效数字吗？另外，让图表始终从左边的 0 开始，并且用户 log loss 线应是垂直的，而不是水平的。

🤖 Assistant

用户 log loss 线确实应该是垂直的，而不是水平的。对于这个数据集，我们应该将 ‘data’ 字段设置为 null，除了用户 log loss 对应的点。此外，要始终从 0 开始绘制，并将 xs 标签四舍五入到两位小数，可以这样修改 scales 选项：

function createChart(userLogLoss, otherLogLossesXs, otherLogLossesYs) {
    var ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d');
    
    // Find the index of the user's log loss in the xs array
    var userLogLossIndex = otherLogLossesXs.findIndex(x => x >= userLogLoss);

    // Create a new array for the user's data with nulls except at the user's log loss
    var userLogLossData = Array(otherLogLossesXs.length).fill(null);
    userLogLossData[userLogLossIndex] = otherLogLossesYs[userLogLossIndex];

    new Chart(ctx, {
        type: 'line',
        data: {
            labels: otherLogLossesXs.map(x => x.toFixed(2)),  // Round to 2 decimal places
            datasets: [{
                label: 'Density',
                data: otherLogLossesYs,
                fill: false,
                borderColor: 'rgba(0, 123, 255, 0.5)',
                tension: 0.1
            }, 
            {
                type: 'line',
                label: 'Your Loss',
                borderColor: 'rgba(255, 0, 0, 0.5)',
                borderWidth: 2,
                fill: false,
                data: userLogLossData,
                pointRadius: 0,
                tension: 0.1
            }]
        },
        options: {
            responsive: true,
            plugins: {
                title: {
                    display: true,
                    text: 'Your Loss Compared To Others'
                },
            },
            scales: {
                x: {
                    min: 0,  // Always start at 0
                    title: {
                        display: true,
                        text: 'Log Loss'
                    }
                },
                y: {
                    title: {
                        display: true,
                        text: 'Density'
                    }
                }
            }
        }
    });
}

这段代码将创建一条垂直的用户 log loss 线，并将 xs 标签四舍五入到两位小数。它还确保 x 轴从 0 开始。需要注意的是，这里用户线的 y 值取自用户 log loss 的密度值。如果你希望这条线跨越整个 y 轴，可以将 userLogLossData 设置为一个包含两个元素的数组：[0, Math.max(…otherLogLossesYs)]。

🧑 User

你能让密度线更平滑一些，而不是由许多点组成吗？此外，请使用这个方法来绘制垂直线。


const verticalLinePlugin = {
  getLinePosition: function (chart, pointIndex) {
      const meta = chart.getDatasetMeta(0); // first dataset is used to discover X coordinate of a point
      const data = meta.data;
      return data[pointIndex]._model.x;
  },
  renderVerticalLine: function (chartInstance, pointIndex) {
      const lineLeftOffset = this.getLinePosition(chartInstance, pointIndex);
      const scale = chartInstance.scales['y-axis-0'];
      const context = chartInstance.chart.ctx;

      // render vertical line
      context.beginPath();
      context.strokeStyle = '#ff0000';
      context.moveTo(lineLeftOffset, scale.top);
      context.lineTo(lineLeftOffset, scale.bottom);
      context.stroke();

      // write label
      context.fillStyle = "#ff0000";
      context.textAlign = 'center';
      context.fillText('MY TEXT', lineLeftOffset, (scale.bottom - scale.top) / 2 + scale.top);
  },

  afterDatasetsDraw: function (chart, easing) {
      if (chart.config.lineAtIndex) {
          chart.config.lineAtIndex.forEach(pointIndex => this.renderVerticalLine(chart, pointIndex));
      }
  }
  };

  Chart.plugins.register(verticalLinePlugin);

🤖 Assistant

为了让密度线更加平滑，你可以在数据集中将 tension 属性设置为 0.4。同时，我已经包含了你提供的用于绘制垂直线的插件代码：

// Register the vertical line plugin
const verticalLinePlugin = {
  getLinePosition: function (chart, pointIndex) {
      const meta = chart.getDatasetMeta(0); // first dataset is used to discover X coordinate of a point
      const data = meta.data;
      return data[pointIndex]._model.x;
  },
  renderVerticalLine: function (chartInstance, pointIndex) {
      const lineLeftOffset = this.getLinePosition(chartInstance, pointIndex);
      const scale = chartInstance.scales['y'];
      const context = chartInstance.chart.ctx;

      // render vertical line
      context.beginPath();
      context.strokeStyle = '#ff0000';
      context.moveTo(lineLeftOffset, scale.top);
      context.lineTo(lineLeftOffset, scale.bottom);
      context.stroke();

      // write label
      context.fillStyle = "#ff0000";
      context.textAlign = 'center';
      context.fillText('Your Loss', lineLeftOffset, (scale.bottom - scale.top) / 2 + scale.top);
  },

  afterDatasetsDraw: function (chart, easing) {
      if (chart.config.lineAtIndex) {
          chart.config.lineAtIndex.forEach(pointIndex => this.renderVerticalLine(chart, pointIndex));
      }
  }
};

Chart.plugins.register(verticalLinePlugin);

// Create the chart
function createChart(userLogLoss, otherLogLossesXs, otherLogLossesYs) {
    var ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d');
    
    // Find the index of the user's log loss in the xs array
    var userLogLossIndex = otherLogLossesXs.findIndex(x => x >= userLogLoss);

    new Chart(ctx, {
        type: 'line',
        data: {
            labels: otherLogLossesXs.map(x => x.toFixed(2)),  // Round to 2 decimal places
            datasets: [{
                label: 'Density',
                data: otherLogLossesYs,
                fill: false,
                borderColor: 'rgba(0, 123, 255, 0.5)',
                tension: 0.4  // Makes the line smooth
            }]
        },
        options: {
            responsive: true,
            lineAtIndex: [userLogLossIndex],  // Draw a vertical line at the user's log loss
            plugins: {
                title: {
                    display: true,
                    text: 'Your Loss Compared To Others'
                },
            },
            scales: {
                x: {
                    min: 0,  // Always start at 0
                    title: {
                        display: true,
                        text: 'Log Loss'
                    }
                },
                y: {
                    title: {
                        display: true,
                        text: 'Density'
                    }
                }
            }
        }
    });
}

在这个更新的函数中，我移除了用户线的数据集，因为垂直线现在由插件来绘制。我在图表选项中传递了 lineAtIndex: [userLogLossIndex]，以告诉插件在哪里绘制垂直线。密度数据集的 tension 属性设置为 0.4，使曲线更为平滑。

🧑 User

我有 otherLogLossesXs 和 otherLogLossesYs 两个列表，想将它们转换为 [{x: 1, y: 12}] 这种格式。

🤖 Assistant

要将分开的 otherLogLossesXs 和 otherLogLossesYs 数组转换为 {x, y} 对象数组，你可以使用 map 函数：

let combined = otherLogLossesXs.map((x, i) => {
    return {x: x, y: otherLogLossesYs[i]};
});

在这段代码中，map 函数遍历 otherLogLossesXs 数组的每个元素（即 x），并为每个元素创建一个新的对象，其中 x 为当前元素，y 为对应的 otherLogLossesYs 数组中的值。当前元素的索引由 i 提供。结果是一个 {x, y} 对象数组，其中每个对象包含 x 和 y 属性，分别对应于 otherLogLossesXs 和 otherLogLossesYs 数组中的元素。

🧑 User

我想用 JavaScript 动态添加一个 iframe 到页面中，并从字符串加载内容，该怎么做？

🤖 Assistant

你可以使用 JavaScript 的 createElement 函数在页面中动态添加 iframe，然后使用 srcdoc 属性从字符串中加载内容。这里是一个简单的例子：

let contentString = "<h1>Hello, world!</h1>";

let iframe = document.createElement('iframe');
iframe.srcdoc = contentString;
iframe.style.width = '100%';
iframe.style.height = '300px';

document.body.appendChild(iframe);

在这个例子中，我们首先创建了一个包含 HTML 内容的字符串 contentString。

接着，我们使用 document.createElement(‘iframe’) 创建了一个新的 iframe。

然后将这个 iframe 的 srcdoc 属性设置为 contentString，从而将字符串的内容加载到 iframe 中。

我们还可以根据需要设置 iframe 的宽度和高度。

最后，我们使用 document.body.appendChild(iframe) 将这个 iframe 添加到文档主体中。你也可以根据需要将 iframe 附加到页面上的其他父元素中。

🧑 User

我在 iframe 中添加的代码有一个 window.onload 事件，但没有触发。我该如何让它触发？

🤖 Assistant

如果你通过 JavaScript 动态向 iframe 注入 HTML 内容，而其中的 window.onload 事件没有触发，这可能是因为父文档的 window.onload 事件已经在你注入 iframe 之前触发了。

你可以通过几种方法来解决这个问题。一种方法是直接触发函数，而不是依赖 window.onload。下面是一个示例：

<iframe id="myIframe"></iframe>

<script>
    var iframe = document.getElementById('myIframe');

    // Create the iframe's document
    var iframedoc = iframe.document;
    if (iframe.contentDocument)
        iframedoc = iframe.contentDocument;
    else if (iframe.contentWindow)
        iframedoc = iframe.contentWindow.document;

    // Write into the iframe
    iframedoc.open();
    iframedoc.writeln('\
        <!DOCTYPE html>\
        <html>\
        <body>\
        <script>\
        function myFunction() {\
            alert("Hello from the iframe!");\
        }\
        myFunction();\
        </script>\
        </body>\
        </html>'
    );
    iframedoc.close();
</script>

在这个示例中，我们不再依赖 window.onload，而是在声明函数后直接调用它（myFunction();）。这样可以确保函数在 iframe 中的脚本加载后立即执行。

🧑 User

在 Chart.js 中，如何将阴影区域的颜色设置为蓝色？

🤖 Assistant

在 Chart.js 中，你可以使用 backgroundColor 属性来设置折线图下方区域的填充颜色。

不过，从 Chart.js 版本 3 开始，fill 属性默认值为 false（即折线下方区域不再自动填充），因此我们需要手动将其设置为 true 或 ‘origin’ 来启用填充。backgroundColor 属性可以接受多种颜色格式，如 HEX、RGB、RGBA 等。

这里有一个示例：

var ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d');
var chart = new Chart(ctx, {
    type: 'line',
    data: {
        datasets: [{
            data: dataPoints, // your data points
            fill: 'origin',   // fill enabled and filling will occur against the y-axis zero level
            backgroundColor: 'rgba(0, 123, 255, 0.5)', // blue color with some transparency
            borderColor: 'rgb(0, 123, 255)', // blue color for line
            ...
        }]
    },
    ...
});

在这个示例中，我们使用了 RGBA 格式为 backgroundColor 设置了半透明蓝色（允许图形重叠部分可见）。borderColor 则设置为纯蓝色。你可以用自己希望的蓝色值替换 ‘rgba(0, 123, 255, 0.5)’ 和 ‘rgb(0, 123, 255)’。

请用你的数据点替换 dataPoints，并根据需要填充其他必要部分（用 … 表示）。

🧑 User

我有一个 json 文件，内容如下：

{
    "questions": [
	{
            "question": "What is the capital of France?",
            "answer": "Paris",
            "actual_text": "The capital of France is Paris.",
            "resolution": "",
            "commentary": "This is a fairly easy question. Large language models, while not databases of facts, typically can answer questions like this correctly.<br/>Now let's move on to the next question...",
            "correct": 1,
            "header": "<h1 style=\"text-align: center;\">GPT-4 Triva Trivia</h1><p>This game tests your ability to predict how well GPT-4 will perform at various types of questions, ranging from trivia knowledge, to coding interview questions, \
to medical or legal exam questions.</p> <p> Do you think GPT-4 will get the question below correct? <style>#myChart{display: none !important} #score{display: none !important}</style>"
        },
]

写一个 Python 程序读取它并转换为类似类的结构，这样我可以执行 data[0].header。

🤖 Assistant

你可以使用 Python 中的 json 模块来加载你的 JSON 文件。然后，可以使用 collections 模块中的 namedtuple 将这些数据加载为类的形式。

以下是一个示例：

import json
from collections import namedtuple

# Load the data from your file
with open('your_file.json', 'r') as f:
    raw_data = json.load(f)

# Define a class-like structure using namedtuple
Question = namedtuple("Question", ["question", "answer", "actual_text", "resolution", "commentary", "correct", "header"])

# Convert each dictionary to namedtuple instance and store it in a list
data = [Question(**item) for item in raw_data['questions']]

# Now you can access elements like so
print(data[0].header)

确保将 ‘your_file.json’ 替换为实际的 JSON 文件路径。

在这段代码中，我们使用 namedtuple 创建了一个包含你所提供属性的 Question 类。接着，使用列表推导式将列表中的每个字典转换为 Question 的实例，利用 **item 将字典解包为关键字参数。

这会生成一个 Question 实例列表，你可以像访问类实例一样访问每个实例的属性。

请注意，namedtuple 创建的是不可变的类实例，因此在属性值设定后无法更改。如果你需要能够修改数据，可以考虑使用其他数据结构，如简单类或数据类（从 Python 3.7 开始提供）。

🧑 User

如何让缺失的值默认为 None？

🤖 Assistant

namedtuple 本身不支持默认值，但 Python 的数据类（dataclasses）可以支持。从 Python 3.7 开始，你可以使用数据类来定义具有默认值的类：

import json
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Question:
    question: str
    answer: str
    actual_text: str
    resolution: str = None
    commentary: str = None
    correct: int = None
    header: str = None

# Load the data from your file
with open('your_file.json', 'r') as f:
    raw_data = json.load(f)

# Convert each dictionary to namedtuple instance and store it in a list
data = [Question(**item) for item in raw_data['questions']]

# Now you can access elements like so
print(data[0].header)

@dataclass 装饰器会自动为类添加一些特殊方法，其中包括使用默认值的 .init() 方法，当某个属性没有提供值时，它会使用指定的默认值。

在这段代码中，除“question”、“answer”和“actual_text”外的所有属性，如果没有提供值，将默认为 None。如果你希望所有属性都默认为 None，只需将其余属性设置为 None。

确保用实际的 JSON 文件路径替换 ‘your_file.json’。

🧑 User

我有一个变量 pct，表示每个人的百分位数。0 是最好。请为每个人分配一个从 A+/A/A- 到 F 的字母等级。在 JavaScript 中将其设为变量 grade。20% 的人应获得 B，只有 3% 的人应获得 A+。10% 的人应不及格。

🤖 Assistant

这里有一个 JavaScript 函数来实现这个功能：

function assignGrade(pct) {
  let grade;
  if (pct <= 0.03) {
    grade = "A+";
  } else if (pct <= 0.10) {
    grade = "A";
  } else if (pct <= 0.15) {
    grade = "A-";
  } else if (pct <= 0.35) {
    grade = "B+";
  } else if (pct <= 0.55) {
    grade = "B";
  } else if (pct <= 0.65) {
    grade = "B-";
  } else if (pct <= 0.75) {
    grade = "C+";
  } else if (pct <= 0.85) {
    grade = "C";
  } else if (pct <= 0.90) {
    grade = "C-";
  } else if (pct <= 0.95) {
    grade = "D";
  } else {
    grade = "F";
  }
  return grade;
}

你可以这样使用它：

let pct = 0.20;  // replace this with the actual percentile
let grade = assignGrade(pct);
console.log(grade);  // outputs: B

这个函数简单地检查百分位数 pct 所落入的区间，并相应地分配一个等级。这些区间是根据你的要求（20% 的人获得 B，3% 获得 A+，10% 不及格等）来设定的。如果你想调整等级，只需更改这些区间。

🧑 User

请将标准更严格一些，以便包括 D+/D-。

🤖 Assistant

好的，以下是包含 D+ 和 D- 的修订版本：

function assignGrade(pct) {
  let grade;
  if (pct <= 0.03) {
    grade = "A+";
  } else if (pct <= 0.07) {
    grade = "A";
  } else if (pct <= 0.10) {
    grade = "A-";
  } else if (pct <= 0.25) {
    grade = "B+";
  } else if (pct <= 0.40) {
    grade = "B";
  } else if (pct <= 0.55) {
    grade = "B-";
  } else if (pct <= 0.65) {
    grade = "C+";
  } else if (pct <= 0.75) {
    grade = "C";
  } else if (pct <= 0.82) {
    grade = "C-";
  } else if (pct <= 0.87) {
    grade = "D+";
  } else if (pct <= 0.92) {
    grade = "D";
  } else if (pct <= 0.95) {
    grade = "D-";
  } else {
    grade = "F";
  }
  return grade;
}

这个版本增加了 D+ 和 D-，通过提高 A 到 C 等级的标准来实现。你可以根据需要调整各个等级之间的分界点。

🧑 User

我有这个页面：

@app.route('/final', methods=['GET'])
def final_page():
    # Ensure there is a valid session                                                                                                                                                                                                                
    user_id = session.get('id')
    if not user_id:
        return redirect(url_for('home'))

    return render_template("final.html")

你可以将 user_id 作为 URL 参数传递给 /final/user_id 路由。

🤖 Assistant

你可以修改路由，使其接受 user_id 作为 URL 参数。示例如下：

@app.route('/final/<user_id>', methods=['GET'])
def final_page(user_id):
    # Here, user_id is taken from the URL.
    # Ensure there is a valid session                                                                                                                 
    if not user_id:
        return redirect(url_for('home'))

    return render_template("final.html")

现在，当你访问 “/final/123” 时，Flask 将会运行 final_page 函数，并将 “123” 作为 user_id 参数传递进去。

请务必在函数中验证 user_id 以防止未经授权的访问。

🧑 User

如何调整 return redirect(url_for(‘final_page’)) 以传递 user_id？

🤖 Assistant

要传递 user_id，你可以使用以下代码进行调整：

1 2	return redirect(url_for('final_page', user_id=user_id))

在此代码中，url_for 生成了 final_page 函数的 URL，并将 user_id 作为参数传递，从而使其成为生成的 URL 的一部分。例如，如果 user_id 是 123，则将生成类似于 /final/123 的 URL。

🧑 User

我想与他人分享链接。我输入了：{{url_for(‘final_page’, user_id=session[‘id’])}}，但它只生成了 /final。我需要完整的域名。

🤖 Assistant

在 Flask 中，url_for() 函数默认生成相对 URL。要获取包含域名的完整 URL，你需要将 _external 参数设置为 True。

1 2	\{\{ url_for('final_page', user_id=session['id'], _external=True) \}\}

这将生成一个绝对 URL，其中包括协议和主机名。

请注意，这在你的应用程序知道其位置时能够正常工作。如果你在 localhost 上运行或在代理服务器后面，可能不会得到预期结果。在这种情况下，确保 Flask 了解正确的服务器名称和协议。

你可以在 Flask 应用程序配置中设置这些参数，例如：

app.config.update(dict(
  SERVER_NAME='www.yourdomain.com',
  PREFERRED_URL_SCHEME='https'
))

请记住，将 ‘www.yourdomain.com‘ 和 ‘https’ 替换为你的实际域名和所需协议。

🧑 User

如何编写一个函数，对给定概率进行 logit 变换，再乘以温度 t，然后对其进行 sigmoid 变换？

🤖 Assistant

你可以使用以下 Numpy 实现：

import numpy as np

def adjust_prob(prob, temperature):
    # Compute logit (inverse of sigmoid)
    logit = np.log(prob / (1 - prob))

    # Multiply by temperature
    logit_temp = logit * temperature

    # Apply sigmoid to the result
    adjusted_prob = 1 / (1 + np.exp(-logit_temp))

    return adjusted_prob

该函数的工作原理如下：

np.log(prob / (1 - prob)) 这一行计算给定概率的 logit 值。logit 函数是 sigmoid 函数的逆运算，将概率从 (0, 1) 的范围转换为任意实数。logit * temperature 这一行将 logit 值按温度进行缩放。较高的温度值会使输出概率更接近 0.5（不确定性增加），而较低的温度值会使输出概率更接近 0 或 1（置信度增加）。1 / (1 + np.exp(-logit_temp)) 这一行应用 sigmoid 函数，将缩放后的 logit 值转换回 (0, 1) 范围内的概率。

请注意，该函数假设输入的 prob 是一个有效的概率值，范围在 (0, 1) 之间，且没有为极端情况（如 0 或 1）提供特殊处理。例如，prob 值为 1 时可能会由于 logit 计算而导致除零错误。如果你的应用场景可能涉及极端概率值，建议添加错误检查或处理逻辑。

🧑 User

如何创建一个 HTML5 滑块，并在其下方添加 “Never” “Probably not” “I think so” 和 “Certainly” 标签？

🤖 Assistant

你可以使用以下 HTML 代码创建一个带有自定义标签的 HTML5 滑块：

<div class="slider">
    <input type="range" min="1" max="4" value="2" class="slider-input" id="probabilitySlider">
    <div class="slider-labels">
        <label>Never</label>
        <label>Probably not</label>
        <label>I think so</label>
        <label>Certainly</label>
    </div>
</div>

然后使用以下 CSS 进行样式设置：

.slider {
    width: 100%;
}

.slider-input {
    width: 100%;
}

.slider-labels {
    display: flex;
    justify-content: space-between;
    padding: 10px 0;
}

在此代码中：

input 元素的类型为 “range”，用于创建滑块。min 和 max 属性将滑块的范围设置为 1 到 4，value 属性设置滑块的初始值。带有类名 “slider-labels” 的 div 容纳滑块的标签。标签通过 CSS Flexbox 均匀分布在滑块宽度范围内。CSS 规则对滑块进行样式设置，并为标签进行定位。”width: 100%;” 规则确保滑块及其标签占据整个容器宽度。”display: flex;” 和 “justify-content: space-between;” 规则使标签排列成一行，并在滑块宽度内均匀分布。”padding: 10px 0;” 规则为标签上方和下方添加适当的间距。

你可以根据需要调整 CSS，例如修改标签的字体大小或颜色，或调整滑块的尺寸。

🧑 User

如何创建一个具有 max-height 的滚动容器，并使其自动滚动到底部？

🤖 Assistant

可以通过设置 overflow 属性为 auto 并设置 max-height，来创建一个可以自动滚动到底部的容器。以下是实现方法：

<div id="scrollableContainer" style="max-height: 300px; overflow: auto;">
    <!-- Your content here -->
</div>

同时，使用以下 JavaScript 代码实现自动滚动到底部：

1
2
3

var container = document.getElementById('scrollableContainer');
container.scrollTop = container.scrollHeight;

在此代码中：

max-height: 300px 设置容器的最大高度为 300 像素。你可以根据需要调整此值。overflow: auto 使得内容超出 max-height 时，容器可以滚动。scrollTop 是一个属性，用于获取或设置元素内容滚动的像素数。scrollHeight 是一个只读属性，返回元素内容的高度（以像素为单位），包括内边距，但不包括边框、滚动条或外边距。

当 scrollTop 设置为 scrollHeight 时，滚动条将位于容器底部，从而使其滚动到底部。

确保在容器内容加载完毕后执行 JavaScript 代码，因此可以将其放在内容更改时触发的函数中，或在 window.onload 或 $(document).ready()（如果使用 jQuery）中使用。

🧑 User

如何在两个 div 之间添加一条垂直线？



.question-answer {
    display: flex;
    justify-content: space-between;
    margin-bottom: 20px;
}
.question-answer div {
    width: 50%;
    text-align: center;
}

🤖 Assistant

你可以通过使用 CSS border 属性在两个 div 之间添加一条垂直线。你可以在第一个 div 上应用一个右边框，使其成为两个 div 之间的垂直分隔线。以下是实现方法：

.question-answer {
    display: flex;
    justify-content: space-between;
    margin-bottom: 20px;
}

.question-answer div {
    width: 50%;
    text-align: center;
}

/* Add a right border to the first div */
.question-answer div:first-child {
    border-right: 1px solid black; /* change color as needed */
    padding-right: 10px; /* optional, to give some space between the line and the text */
}

/* Add some padding to the second div to match the first one */
.question-answer div:last-child {
    padding-left: 10px; /* optional, to give some space between the line and the text */
}

在此代码中：

div:first-child 选择 .question-answer 中的第一个 div。border-right: 1px solid black; 为第一个 div 添加了一个右边框。你可以根据需要调整颜色和厚度。padding-right: 10px; 和 padding-left: 10px; 是可选的，它们为文本和垂直线之间提供了适当的空间，以优化视觉效果。你可以根据需要调整这些值。div:last-child 选择 .question-answer 中的最后一个 div。我们为该 div 添加了 padding-left，以匹配我们在第一个 div 上添加的 padding-right，从而保持两侧文本与垂直线之间的一致间距。

🧑 User

如何将边框从顶部 25% 处开始，使上部 25% 留空？

🤖 Assistant

使用纯 CSS 将边框从顶部 25% 处开始是一项挑战，因为边框通常会跨越整个元素的高度。然而，我们可以通过使用线性渐变背景来实现此效果。以下是实现方法：

.question-answer {
    display: flex;
    justify-content: space-between;
    margin-bottom: 20px;
    position: relative;  /* this is needed for positioning the ::after pseudo-element */
}

.question-answer div {
    width: 50%;
    text-align: center;
}

/* Create a pseudo-element for the vertical line */
.question-answer div:first-child::after {
    content: "";
    position: absolute;
    top: 25%;  /* Start the line 25% down from the top */
    bottom: 0;
    left: 50%;  /* Place the line in the middle */
    border-right: 1px solid black;  /* The line */
}

/* Add some padding to both divs */
.question-answer div:first-child {
    padding-right: 10px; 
}

.question-answer div:last-child {
    padding-left: 10px;
}

在这段代码中：

伪元素 ::after 在第一个 div 内容之后创建了一个“虚拟”元素。我们使用这个虚拟元素来绘制垂直线。content: “”; 是必须的，否则伪元素不会显示出来。position: absolute; 将伪元素从文档的正常流中抽离出来，这样我们可以在 .question-answer div 中任意定位它。top: 25%;, bottom: 0;, 和 left: 50%; 是用于定位伪元素的参数。线条从顶部的 25% 处开始，延伸到 div 的底部，并水平居中。border-right: 1px solid black; 定义了线条。你可以根据需要调整颜色和厚度。

🧑 User

对不起，我的意思是从标准位置的 25% 处开始。

🤖 Assistant

明白了，你希望边框从 div 的四分之一处开始。我们可以使用线性渐变背景来实现这一点。以下是实现方法：

.question-answer {
    display: flex;
    justify-content: space-between;
    margin-bottom: 20px;
}

.question-answer div {
    width: 50%;
    text-align: center;
}

/* Add the vertical border */
.question-answer::after {
    content: '';
    position: absolute;
    width: 2px;
    height: 75%; /* Adjust this to change where the border starts */
    background: linear-gradient(to bottom, transparent 0%, transparent 25%, black 25%, black 100%);
    top: 12.5%;
    left: 50%;
}

在这段代码中，我们使用 ::after 伪元素在 div 之间添加了一条边框。我们使用线性渐变作为伪元素的背景，这样边框会从 div 的部分高度开始。

线性渐变从顶部的透明色（0%）到底部的黑色（100%）。过渡从伪元素的四分之一处开始，这意味着边框从 div 的四分之一处开始。

height: 75%; 和 top: 12.5%; 样式确保边框从 div 的四分之一处开始，并延伸到 div 的底部。

你可以根据需要调整边框的宽度，默认为 2px。

🧑 User

如何优化以下代码以使用 numpy：

from sklearn.metrics import log_loss
other_log_losses = [log_loss([answers[qid]], [score], labels=[0, 1]) for score in other_scores]

🤖 Assistant

sklearn.metrics.log_loss 函数可以计算整个数组的 log loss，因此一次传递所有预测值比逐一传递要更高效。

以下是使用 numpy 优化代码的方法：

import numpy as np
from sklearn.metrics import log_loss

other_log_losses = log_loss(np.full(len(other_scores), answers[qid]), other_scores, labels=[0, 1])

在上述代码中，np.full(len(other_scores), answers[qid]) 创建一个长度为 len(other_scores) 的数组，并填充 answers[qid]。接着，log_loss 用于整个实际值和预测值的数组，以计算 log loss。请注意，这种方式返回的是整个数组的平均 log loss，而不是单独的 log loss 值。

但请注意，sklearn 的 log_loss 函数要求输入值为概率形式。如果 other_scores 不是概率值，你需要先将其转换。

请记住，这种修改将影响那些期望 other_log_losses 为 log loss 值列表的代码。

🧑 User

如何使它返回每个元素的损失向量？

🤖 Assistant

明白了，你希望计算 other_scores 中每个分数的单独 log loss 向量。

sklearn.metrics.log_loss 通常用于计算一组预测的平均 log loss，无法直接用于计算单个 log loss。不过，我们可以通过 numpy 直接使用 log loss 公式来实现这一点。

以下是具体实现方法：

import numpy as np

def individual_log_loss(y_true, y_pred):
    y_pred = np.clip(y_pred, 1e-15, 1 - 1e-15)  # Clip values for numerical stability
    return -(y_true * np.log(y_pred) + (1 - y_true) * np.log(1 - y_pred))

other_log_losses = individual_log_loss(answers[qid], np.array(other_scores))

在这段代码中，individual_log_loss 使用 log loss 公式计算每个预测的 log loss，生成一个包含每个预测 log loss 的列表。接着，我们用 np.array() 将 other_scores 转换为 numpy 数组，再传递给 individual_log_loss。

请注意，这会返回每个预测的负 log loss（因为通常我们关心的 log loss 是越小越好）。如果你想要正的 log loss，只需移除公式中的负号。

🧑 User

如何进一步加快速度？

def adjust_prob(prob, temperature):
    # Compute logit (inverse of sigmoid)                                                                                                                                                                                                         
    logit = np.log(prob / (1 - prob))

    # Multiply by temperature                                                                                                                                                                                                                    
    logit_temp = logit * temperature

    # Apply sigmoid to the result                                                                                                                                                                                                                
    adjusted_prob = 1 / (1 + np.exp(-logit_temp))

    return adjusted_prob


    user_log_losses = np.mean([log_loss([answers[qid]], [score], labels=[0, 1]) for qid, score in user_entries.items()])
    all_log_losses = [np.mean([log_loss([answers[qid]], [score], labels=[0, 1]) for qid, score in user_entries.items()]) for user_entries in all_entries.values()]

    steps = (10**np.arange(-2, 2, .01)).tolist()
    ls = []
    for temperature in steps:
        ls.append(np.mean([log_loss([answers[qid]], [adjust_prob(score, temperature)], labels=[0, 1]) for qid, score in user_entries.items()]))

🤖 Assistant

adjust_prob 函数能够直接在 numpy 数组上运行，因此可以通过传递包含概率和温度的数组，而不是单个数值，来加速计算。

以下是优化后的代码：

def vectorized_log_loss(y_true, y_pred):
    y_pred = np.clip(y_pred, 1e-15, 1 - 1e-15)  # Clip values for numerical stability
    return -(y_true * np.log(y_pred) + (1 - y_true) * np.log(1 - y_pred))

def adjust_prob(prob, temperature):
    # Compute logit (inverse of sigmoid)
    logit = np.log(prob / (1 - prob))

    # Multiply by temperature
    logit_temp = logit * temperature

    # Apply sigmoid to the result
    adjusted_prob = 1 / (1 + np.exp(-logit_temp))

    return adjusted_prob

answers_array = np.array(list(answers.values()))
user_entries_array = np.array(list(user_entries.values()))

user_log_losses = np.mean(vectorized_log_loss(answers_array, user_entries_array))
all_log_losses = np.array([np.mean(vectorized_log_loss(answers_array, np.array(list(user_entries.values())))) for user_entries in all_entries.values()])

steps = (10**np.arange(-2, 2, .01)).tolist()

temperatures = np.array(steps)
adjusted_probs = adjust_prob(user_entries_array[:, None], temperatures)

ls = np.mean(vectorized_log_loss(answers_array[:, None], adjusted_probs), axis=0)

在这段代码中，adjust_prob 和 vectorized_log_loss 都在整个概率和温度数组上同时操作，并使用 np.mean 计算调整后概率的平均 log loss。相比之前的版本，这应能带来显著的速度提升。

🧑 User

user_entries_array = np.array(list(user_entries.values()))

由于 user_entries 中用户可能未回答所有问题，因此此代码无法正常工作。对于用户跳过的问题，默认将其猜测填充为 0.5。

🤖 Assistant

在这种情况下，可以先创建一个默认填充为 0.5 的数组，再填入用户提供的答案。以下是实现方法：

user_entries_array = np.full(len(answers), 0.5)
for qid, score in user_entries.items():
    user_entries_array[qid] = score

这段代码将创建一个数组，其中第 i 个条目对应于第 i 个问题的分数。如果用户没有回答某个问题，该分数将保持为默认的 0.5。

请确保 qid 是整数类型，表示问题在答案列表中的位置。如果它是字符串或其他类型的标识符，你需要为 qid 与索引建立映射。

🧑 User

同时修复 all_log_losses = np.array([np.mean(vectorized_log_loss(answers_array, np.array(list(user_entries.values())))) for user_entries in all_entries.values()])

🤖 Assistant

同样的处理方式适用于所有用户的答案。在 all_entries 中为每个用户创建一个默认猜测为 0.5 的数组，然后填入实际答案。以下是调整 all_log_losses 计算的实现方法：

all_log_losses = []
for user_entries in all_entries.values():
    user_entries_array = np.full(len(answers), 0.5)
    for qid, score in user_entries.items():
        user_entries_array[qid] = score
    all_log_losses.append(np.mean(vectorized_log_loss(answers_array, user_entries_array)))
all_log_losses = np.array(all_log_losses)

确保 qid 与索引的正确映射，如前面提到的。

🧑 User

我有一个 [xs, ys] 列表。给定目标 x，如何估算从 xs.min() 到 x 的积分？

🤖 Assistant

对于由两个列表 xs 和 ys 定义的点（其中 xs 是 x 坐标，ys 是相应的 y 坐标），你可以使用数值积分方法来估算从 xs.min() 到目标 x 的积分。

如果假设 xs 和 ys 中的点构成一条曲线，可以使用梯形法（trapezoidal rule）进行数值积分，这可以通过 numpy 的 numpy.trapz 函数来实现。梯形法通过对曲线段形成的梯形面积进行求和来近似积分。

以下是一个实现该功能的 Python 函数：

import numpy as np

def estimate_integral(xs, ys, target_x):
    assert len(xs) == len(ys), "xs and ys must have the same length"
    assert np.min(xs) <= target_x <= np.max(xs), "target_x must be within the range of xs"

    # Find the index of the largest x that is smaller or equal to target_x
    target_index = np.max(np.where(xs <= target_x))

    # Estimate the integral using the trapezoidal rule
    integral_value = np.trapz(ys[:target_index + 1], xs[:target_index + 1])

    return integral_value

这个函数估算出由 xs 和 ys 定义的曲线从 xs.min() 到 target_x 的积分。注意，这种方法假设 xs 和 ys 中的点按照 xs 的升序排列。如果没有排序，需要先对它们进行排序。

此函数使用了 numpy 的 trapz 函数，该函数通过梯形法近似定积分。其精度依赖于点的数量和分布情况。如果点间距较近且均匀分布，则结果较为精确；如果点间距较大或分布不均，结果可能不太精确。

还需要注意，如果 target_x 不是 xs 列表中的某个确切值，该函数会使用小于或等于 target_x 的最大 x 来计算积分。如果你需要更精确的结果，可以在 target_x 处插值 ys 的值，这可以通过 numpy.interp 或 scipy 的插值函数实现。不过这样会使代码变得复杂一些。

🧑 User

如何在 flask jsonify 中将浮点数输出到 3 位小数？

🤖 Assistant

在 Flask 中，你可以通过扩展 flask.json.JSONEncoder 类来自定义 JSON 编码。你可以重写该类的 default 方法来指定浮点数的格式。

以下是一个将精度设置为 3 位小数的示例：

from flask.json import JSONEncoder
import decimal

class CustomJSONEncoder(JSONEncoder):
    def iter_encode(self, o, _one_shot=False):
        if isinstance(o, float):
            yield format(o, '.3f')
        elif isinstance(o, decimal.Decimal):
            yield format(o, '.3f')
        else:
            if _one_shot and c_make_encoder is not None:
                _iterencode = c_make_encoder(
                    markers, self.default, _encoder, self.indent,
                    self.key_separator, self.item_separator, self.sort_keys,
                    self.skipkeys, _one_shot)
            else:
                _iterencode = _make_iterencode(
                    markers, self.default, _encoder, self.indent,
                    self.key_separator, self.item_separator, self.sort_keys,
                    self.skipkeys, _one_shot)
            yield from _iterencode(o, 0)

app.json_encoder = CustomJSONEncoder