写一个根据价格推荐菜品的Python代码

这是一个简单的根据价格推荐菜品的 Python 代码：

menu = {
    "salad": 10,
    "soup": 15,
    "sandwich": 20,
    "pasta": 25,
    "steak": 30,
    "seafood": 35
}

budget = int(input("Enter your budget: "))
recommendations = []

for item in menu:
    if menu[item] <= budget:
        recommendations.append(item)

print("Recommended dishes within your budget:")
print(", ".join(recommendations))

这个代码将提示用户输入他们的预算，然后检查菜单中哪些菜品的价格低于或等于该预算。接着，程序会将这些菜品添加到一个推荐列表中，并将其输出给用户。请注意，此代码仅用于演示目的，实际应用中可能需要更复杂的算法和菜单。

相关问题

写一个根据价格推荐菜品的Python代码，菜品文件需要引入

好的，可以参考以下代码：

import pandas as pd

# 读入菜品文件
df = pd.read_csv('菜品.csv')

# 根据价格推荐菜品
def recommend_dish(price):
    # 筛选出价格在范围内的菜品
    dishes = df[(df['价格'] >= price-10) & (df['价格'] <= price+10)]
    
    # 如果有符合价格范围的菜品，则从中随机选择一道菜品
    if len(dishes) > 0:
        dish = dishes.sample()
        return dish['菜品名称'].values[0]
    else:
        return '没有符合价格范围的菜品'

# 测试
price = 50
recommendation = recommend_dish(price)
print(f'价格为{price}元时，推荐的菜品是{recommendation}')

需要注意的是，菜品文件需要按照以下格式进行保存：

| 菜品名称 | 价格 |
| :-----: | :--: |
| ... | ... |

其中，菜品名称和价格分别对应着两列数据。在实际使用时，需要将代码中的`菜品.csv`替换成自己的菜品文件名称。

2.实验题目：使用numpy分析餐厅数据 任务描述： 使用numpy对一份餐厅数据进行分析，得出以下结果： 每种菜品的平均价格和销售量 最受欢迎的菜品 最畅销的菜品 菜品价格的分布情况 数据集描述，数据集包含以下列： dish_name: 菜品名称 price: 菜品价格 sales_volume: 菜品销售量 实验步骤： 导入 numpy 库并读取数据集。 使用 numpy 库计算每种菜品的平均价格和销售量。 使用 numpy 库找出最受欢迎的菜品和最畅销的菜品。用python代码实现

好的，针对您的问题，以下是对应的 Python 代码实现，注意需要将数据集文件路径替换为您本地的路径：

import numpy as np

# 读取数据集
data = np.genfromtxt('path/to/restaurant_data.csv', delimiter=',', dtype=None, names=True)

# 计算每种菜品的平均价格和销售量
avg_price = np.mean(data['price'])
avg_sales_volume = np.mean(data['sales_volume'])
print('每种菜品的平均价格为：', avg_price)
print('每种菜品的平均销售量为：', avg_sales_volume)

# 找出最受欢迎的菜品和最畅销的菜品
popular_dish = data['dish_name'][np.argmax(data['sales_volume'])]
best_seller = data['dish_name'][np.argmax(data['price'])]
print('最受欢迎的菜品是：', popular_dish)
print('最畅销的菜品是：', best_seller)

# 绘制菜品价格的分布情况
import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(data['price'], bins=10, color='skyblue')
plt.xlabel('Price')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Distribution of Dish Prices')
plt.show()

希望这个代码能够帮助到您完成实验任务。