婚恋配对实验:策略分析与样本生成
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更新于2024-08-04
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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。
2023-03-30 上传
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