选择文化方面作为评估的侧面,用python 建立一个国际形象评估模型，对北京冬奥会的国际形象影响进行量化评估。

评估北京冬奥会的文化影响是一个复杂的问题，需要考虑多个因素，包括文化遗产、文化传承、文化推广等。以下是一个简单的建模思路：

首先，我们需要收集相关的数据。例如，北京冬奥会期间的游客数量、游客满意度、文化活动参与人数等数据。

其次，我们可以选择一些指标来评估北京冬奥会的文化影响。例如：

1. 冬奥会期间的文化活动数量和参与人数。

2. 冬奥会期间的文化遗产展示和传承情况。

3. 冬奥会期间的文化推广效果，包括相关媒体报道、社交媒体传播等。

接下来，我们可以用 Python 来建立一个文化影响评估模型。以下是一个简单的代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 导入数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据预处理
data = data.dropna()  # 删除缺失值
data['satisfaction'] = data['satisfaction'] / 100  # 将满意度转换为小数

# 计算指标
activity_count = data['activity_count'].sum()  # 文化活动数量
activity_participants = data['activity_participants'].sum()  # 参与文化活动人数
heritage_display = data['heritage_display'].mean()  # 文化遗产展示情况
heritage_inheritance = data['heritage_inheritance'].mean()  # 文化遗产传承情况
media_coverage = data['media_coverage'].mean()  # 媒体报道情况
social_media = data['social_media'].mean()  # 社交媒体传播情况

# 计算综合评分
score = (activity_count + activity_participants + heritage_display
         + heritage_inheritance + media_coverage + social_media) / 6

# 输出评分结果
print("北京冬奥会文化影响评分：", score)

在这个示例中，我们首先导入数据，并进行了数据预处理，包括删除了缺失值，并将满意度转换为小数。然后，我们计算了几个指标，包括文化活动数量、参与文化活动人数、文化遗产展示情况、文化遗产传承情况、媒体报道情况和社交媒体传播情况。最后，我们将这些指标的平均值作为综合评分。

注意，这个示例仅仅是一个简单的模型，实际上评估北京冬奥会的文化影响需要考虑更多的因素，并且需要更加严谨的数据处理和分析方法。