婚恋配对实验：策略分析与样本生成

本考核项目聚焦于Python编程实现婚恋配对模拟实验，主要涉及两个核心任务：样本数据生成与策略匹配算法设计。首先，你需要构建一个函数，名为`generate_samples(n)`, 其中`n`是输入的样本数量，用于生成1万男性和1万女性的数据样本。这个函数将使用NumPy库中的`np.random.normal()`函数模拟财富（符合指数分布）和内涵、颜值（符合正态分布）的得分，保证三项指标的平均值均为60分，标准差为15分。生成的数据格式为包含财富、内涵和外貌三项指标的数组。 完成数据生成后，需要绘制柱状图以可视化每个人在这三项属性上的分值分布，以便于理解和分析。 接下来，针对三种不同的择偶策略： 1. **门当户对策略（Strategy 1）**：函数应计算双方三项指标之和的总分，并确保差值不超过20分。你可以定义一个函数，例如`match_by_similarity(data, threshold=20)`，接收样本数据作为输入，根据策略进行匹配。 2. **男才女貌策略（Strategy 2）**：男性要求女性外貌分高于自己至少10分，女性要求男性财富分高于自己至少10分。为此，需要实现一个函数，如`match_by_appeal(data, female_threshold=10, male_threshold=10)`，确保匹配条件满足。 3. **志趣相投策略（Strategy 3）**：要求双方内涵得分相近，外貌和财富得分差距不大。函数`match_by_common_interest(data, interest_range=10, appearance_threshold=5, wealth_threshold=5)`负责执行这一策略。 最后，为了模拟真实世界的随机性，你需要将这三种策略随机分配给样本，确保每种策略的男性样本数量为3333个。通过这些函数和数据处理，你将能够模拟出真实的婚恋配对过程，观察不同策略下的匹配结果。整个过程体现了Python编程在数据分析和模拟决策场景中的应用。