电影 《我不是药神》的解析

时间: 2023-12-31 07:06:36 浏览: 42
《我不是药神》是一部2018年上映的中国电影,由文牧野执导,徐峥、周一围主演。该片根据真实故事改编,讲述了一位药品代理人程勇为帮助罹患白血病的患者从印度进口仿制药的故事。 该片主要呈现了以下几个方面: 1.药品代理人的良心行为 程勇在药品代理行业中经营多年,深知药品价格的不合理性,因此他决定利用自己的资源和能力,为罹患白血病的患者们寻找更为经济实惠的药品。他为此付出了很多,甚至冒险从印度进口仿制药,但他的良心行为最终帮助了很多患者,也受到了社会各界的认可。 2.药品价格的不合理性 该片中,患者们需要的药品价格高昂,甚至高达数十万甚至上百万,许多患者因此无法负担医疗费用而失去治疗机会。而程勇通过进口仿制药,将药品价格降到了原来的十分之一,帮助了许多需要救治的患者。 3.医疗体制的问题 该片中,许多患者需要的药品并未被国内医疗保险覆盖,在医疗体系中处于一种“空白”的状态。同时,医疗体制中的腐败问题也被揭示,许多医生和医院在药品销售中存在不正当行为,使得药品价格更加不合理。 总的来说,《我不是药神》是一部非常值得观看的电影,它揭示了药品价格的不合理性、医疗体制的问题以及药品代理人的良心行为,体现了对人性的尊重和对社会的关注。
相关问题

用UML和需求分析的方式打开“我不是药神”作品

好的,让我来回答你的问题。首先,我们可以从需求分析的角度来看待这个问题。 在需求分析阶段,我们需要明确用户的需求和期望,以此为基础来设计出适合用户的系统。对于电影“我不是药神”,我们可以列出一些用户可能的需求和期望: - 用户希望了解电影的基本情节和主题; - 用户希望了解电影的主要演员和导演; - 用户希望知道电影是否获得了奖项或好评; - 用户希望查看电影的海报和预告片; - 用户希望了解电影的上映时间和地点; - 用户希望在看完电影后,能够发表自己的看法和评价等。 基于这些需求和期望,我们可以设计出一个电影信息查询系统,该系统可以提供以下功能: - 显示电影的基本情节和主题; - 显示电影的主要演员和导演; - 显示电影获得的奖项或好评; - 显示电影的海报和预告片; - 显示电影的上映时间和地点; - 提供用户评论和评分的功能。 接下来,我们可以使用UML来描述这个系统的结构和行为。UML是一种通用的建模语言,它可以用来描述软件系统的结构和行为。我们可以使用UML中的类图、用例图和活动图来描述这个系统。例如,我们可以使用以下类图来描述这个系统: ![类图](https://img-blog.csdnimg.cn/20210915180831374.png) 在这个类图中,我们定义了三个类:Movie、User和Comment。Movie类表示电影,包含了电影的基本信息,如电影名称、导演、演员、海报、预告片等。User类表示用户,包含了用户的基本信息,如用户名、密码等。Comment类表示用户的评论,包含了用户的评论内容和评分。 除了类图之外,我们还可以使用用例图来描述这个系统的功能。例如,我们可以使用以下用例图来描述这个系统: ![用例图](https://img-blog.csdnimg.cn/20210915180930726.png) 在这个用例图中,我们定义了三个用例:查询电影信息、发表评论和评分电影。查询电影信息用例表示用户可以查询电影的基本信息、演员和导演、海报和预告片、上映时间和地点等。发表评论用例表示用户可以发表自己的评价和评论。评分电影用例表示用户可以对电影进行评分。 最后,我们还可以使用活动图来描述这些用例的具体流程。例如,以下活动图描述了查询电影信息的流程: ![活动图](https://img-blog.csdnimg.cn/20210915181028102.png) 在这个活动图中,我们定义了查询电影信息的具体流程,包括用户输入电影名称、系统查询电影信息、系统显示电影信息等。通过这个活动图,我们可以更清晰地了解这个系统的具体流程和功能。

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场景一:开场白 - 介绍电影《我不是药神》的背景和主题,让观众知道这是一部讲述真实故事的电影。 场景二:主人公程勇的介绍 - 介绍主人公程勇的背景和他的职业,以及他为什么会卷入非法药品交易中。 场景三:程勇第一次接触非法药品 - 剪辑程勇第一次接触非法药品的场景,让观众感受到他的内心纠结和压力。 场景四:程勇开始贩卖非法药品 - 剪辑程勇开始贩卖非法药品的场景,并介绍他的背后的动机和理由。 场景五:程勇的困境 - 剪辑程勇在药品交易中遇到的困境,包括警察的追捕和药品供应的问题。 场景六:程勇与病人的关系 - 剪辑程勇与病人的互动场景,让观众感受到他的人性和对患者的关注。 场景七:程勇面临的道德决策 - 剪辑程勇面临的道德决策场景,包括是否将药品供应给有需要的患者和是否将自己的生命置于危险之中。 场景八:程勇的结局 - 剪辑程勇的结局,包括他的被捕和最终的宣判。 场景九:电影的反思 - 介绍电影给观众带来的反思和启示,以及对于医疗体系和社会的思考。 场景十:结尾语 - 结束短视频并提醒观众去观看这部让人深思的电影。

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user_behavior = { '王一': {'《哪吒》': 3.5, '《我不是药神》': 4.5}, '王二': {'《深海》': 3.5, '《长津湖》': 4.5}, '王三': {'《疯狂动物城》': 4.0, '《人生大事》': 3.5, '《这个杀手不太冷静》': 4.0} } # 计算用户之间的相似度 def cal_user_sim(user_behavior): sim_matrix = {} for user1 in user_behavior: sim_matrix[user1] = {} for user2 in user_behavior: if user1 == user2: continue sim_matrix[user1][user2] = len(set(user_behavior[user1].keys()) & set(user_behavior[user2].keys())) return sim_matrix # 找到与目标用户最相似的K个用户 def find_top_k_sim_users(user_sim, target_user, k=2): sim_users = sorted(user_sim[target_user].items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:k] return sim_users # 推荐电影给目标用户 def recommend_movies(user_behavior, user_sim, target_user, k=2): sim_users = find_top_k_sim_users(user_sim, target_user, k) movie_list = [] for user, sim in sim_users: for movie in user_behavior[user]: if movie not in user_behavior[target_user]: movie_list.append((movie, user_behavior[user][movie] * sim)) movie_list = sorted(movie_list, key=lambda x: x[1], reverse=True) return [movie[0] for movie in movie_list][:k] # 测试推荐算法 user_sim = cal_user_sim(user_behavior) print("请输入用户:") target_user = input() rec_movies = recommend_movies(user_behavior, user_sim, target_user, k=2) print(f"为用户{target_user}推荐的电影是:{rec_movies}")。将这个代码,每一行都给出解释,说明为什么这么做代码?

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