评分系统python代码

下面是一个简单的评分系统Python代码示例：

scores = [] # 初始化一个空列表，用于存储得分

while True:
    score = input("请输入一个得分（输入 q 退出）：")
    if score == "q": # 如果输入 q，退出循环
        break
    score = int(score)
    if score < 0 or score > 100: # 如果输入的得分不在 0-100 范围内，提示用户重新输入
        print("请输入一个 0-100 之间的得分！")
        continue
    scores.append(score) # 将得分添加到列表中

average_score = sum(scores) / len(scores) # 计算平均得分
print("平均得分为：", average_score)

这个评分系统会要求用户输入一个得分，在输入 q 之前可以输入任意多次得分。如果输入的得分不在 0-100 范围内，程序会提示用户重新输入。最后，程序会计算所有得分的平均值，并输出平均得分。

相关问题

推荐系统python代码

以下是一个简单的基于协同过滤算法的推荐系统Python代码：

import numpy as np

# 计算用户之间的相似度
def similarity(user1, user2):
    # 找到两个用户都评价过的电影
    common_movies = {}
    for movie in user1:
        if movie in user2:
            common_movies[movie] = 1

    # 如果没有共同评价过的电影，返回0
    if len(common_movies) == 0:
        return 0

    # 计算两个用户共同评价电影的评分差异的平方和
    sum_of_squares = 0
    for movie in common_movies:
        sum_of_squares += np.square(user1[movie] - user2[movie])

    # 返回相似度，值越大表示越相似
    return 1 / (1 + np.sqrt(sum_of_squares))

# 为用户推荐电影
def recommend_movies(user, users):
    # 找出所有其他用户与该用户的相似度
    scores = []
    for u in users:
        if u != user:
            score = similarity(users[user], users[u])
            scores.append((score, u))

    # 对相似度进行排序，找出最相似的前五个用户
    scores.sort(reverse=True)
    top_users = scores[0:5]

    # 找出这些用户评分高的电影，且该用户没看过的电影
    recommendations = {}
    for tu in top_users:
        user = tu[1]
        for movie in users[user]:
            if movie not in users[user] and movie not in recommendations:
                recommendations[movie] = users[user][movie]

    # 返回推荐电影列表
    return recommendations

该代码实现了协同过滤算法，通过计算用户之间的相似度，找出与目标用户最相似的前五个用户，然后推荐这些用户评分高的电影，且该用户没看过的电影。

电影推荐系统python代码

作为语言模型AI，我不具备生成代码的能力，但是我可以给出一些电影推荐系统的代码示例和思路：

1. 基于协同过滤的推荐系统

协同过滤是推荐系统中最常用的算法之一，其基本思想是根据用户的历史行为数据，找出与其类似的用户或物品，推荐给该用户他们喜欢的内容。

以下是基于协同过滤的电影推荐系统代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 读取电影数据
movies = pd.read_csv('movies.csv')
# 读取评分数据
ratings = pd.read_csv('ratings.csv')

# 合并电影和评分数据
movie_ratings = pd.merge(movies, ratings)

# 构建电影评分矩阵
movie_matrix = movie_ratings.pivot_table(index='userId', columns='title', values='rating')

# 计算电影之间的相似度
movie_similarity = cosine_similarity(movie_matrix)

# 推荐电影函数
def recommend_movies(movie_title):
    # 查找电影对应的行索引
    movie_index = movie_matrix.columns.get_loc(movie_title)

    # 计算当前电影与其他电影的相似度
    similar_movies = movie_similarity[movie_index]

    # 将相似度与电影名称合并为一个DataFrame
    similar_movies_df = pd.DataFrame(similar_movies, index=movie_matrix.columns, columns=['similarity'])

    # 根据相似度从高到低排序
    similar_movies_df = similar_movies_df.sort_values(by='similarity', ascending=False)

    # 返回相似度最高的前10部电影
    return similar_movies_df.head(10).index.tolist()

2. 基于内容过滤的推荐系统

内容过滤是另一种常用的推荐算法，其基本思想是根据物品的属性和特征，推荐与其相似的物品。

以下是基于内容过滤的电影推荐系统代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 读取电影数据
movies = pd.read_csv('movies.csv')

# 构建电影特征矩阵
count = CountVectorizer(stop_words='english')
movie_features = count.fit_transform(movies['genres'].fillna(''))

# 计算电影之间的相似度
movie_similarity = cosine_similarity(movie_features)

# 推荐电影函数
def recommend_movies(movie_title):
    # 查找电影对应的行索引
    movie_index = movies[movies['title'] == movie_title].index.values[0]

    # 计算当前电影与其他电影的相似度
    similar_movies = movie_similarity[movie_index]

    # 将相似度与电影名称合并为一个DataFrame
    similar_movies_df = pd.DataFrame(similar_movies, index=movies['title'], columns=['similarity'])

    # 根据相似度从高到低排序
    similar_movies_df = similar_movies_df.sort_values(by='similarity', ascending=False)

    # 返回相似度最高的前10部电影
    return similar_movies_df.head(10).index.tolist()

以上两种算法都可以作为电影推荐系统的基础，具体实现时可以根据数据集和需求进行调整和优化。