阿甘正传

今天早上看了阿甘正传觉得,我们还是得抽点时间看看电影,特别是像《阿甘正传》这种有韵味的电影,里面的人生哲学真的很值得人们去深思。我已经好久没写博客了,很多朋友觉得我的日志给了他们很大的启发,其实我的很多思想与观点也是从影视、评论、社会想象中感悟的。《阿甘正传》带给我们的东西太多太多了,有人说一个影视作品的好坏在于是否贴近人们的生活与思想,前段时间很火的《蜗居》想必是当前生活得反应,我预计明年这类作品将更多。呵呵,我们不扯这个了,我们扯阿甘。 阿甘是一个什么样的人, 用智商标准评价--一个智商只有75的男人; 用金钱标准评价--一个资产过亿的男人; 用情感角度评价--一个痴情的男人; 用朋友的观点评价--一个真挚的朋友; 用上司的眼光评价---一个执行力很强的下属; 用阿甘母亲的观点评价--一个把上帝赋予的才华发回的淋漓尽致的孩子。 这就是阿甘,一个被多个总统接见的普通市民,一个那么不起眼的人,一个甚至因为愚钝而碍眼的人,为什么它会如此的成功,我觉得在他妈妈死的时候道出了真谛,她说:“阿甘你也把握住了自己的命运,把神给的恩赐发挥到了极致”。是的这就是他成功的原因,它不急躁,不浮躁。把神给的一点才华发挥的淋漓尽致。曾今看到任正非的一片文章,大概意思是人生来都有优缺点,不要整天想着弥补自己的缺点,这样会永远的赶不上别人,要想着发挥你自己的优点,只要你发挥出自己的优点,你就成功啦。 每个人生来都有自己的优势与劣势,用西方人的观点说就是上帝赋予了我们不同的才华,我们要发挥出自己的才华,这才不愧于上帝给的恩赐。比尔盖茨、巴菲特之所以能这么坦然的把自己的财产捐给社会,是因为他们认为他们的才华是上帝给的,上帝让我们经商、炒股、写操作系统,我只是一个角色,没理由占有所以所得,应该还与人民。 当然阿甘发挥自己的才华靠的不是机遇与领导得赏识,而是靠自己的执着。阿甘的执着致使他做什么事情都那么简单、那么专一、那么有成就。我们是不是得对自己的人生做一下思考呢? 几天前,公司给我发了一篇文章,最后一段说要让我们一切归零,一切归零的意思就是“心中无我、眼中无钱、念中无他、朝中无人、学无止境”。看了《阿甘正传》以后我彻底明白了他的意思。 心中无我,就必须忘却一切荣誉,就像阿甘一样虽然获得过足球冠军、虽然获得过乒乓球冠军、虽然救过那么多战友、虽然赚取了上亿资产,他依然行使低调,生活朴实简单; 眼中无钱,就必须脱身与金钱,阿甘借她妈妈的教导说:“钱只要够用就好,多余的钱只是用来摆阔,于是把钱都捐给了四方福音教会,捐给医院”,这应该算是领悟到了金钱的真谛。 念中无他,要求我们不要攀比,不要由于某某在某些地方赚了钱,而迷失了自己的方向。阿甘只是做好了他善于,并且简单的事情就成功了。 朝中无人,不要依附别人生活,人家没义务来罩你,养你,你自己要做好自己。 学无止境,不要想着你之前学的能派上什么用场,你必须保持一颗学习的心,用到什么,快速学会、学精,把你的事情做好,做完美。 我即将面临毕业,即将进入社会,希望自己能像阿甘一样,干出自己的一番事业,也希望我的朋友、亲人能像阿甘一样实现自己的梦想。

import pandas as pd # 读取电影数据 movies = pd.read_csv('movies.csv') print("电影列表(前5行):") print(movies.head()) # 读取评分数据 ratings = pd.read_csv('ratings.csv') print("\n电影评分表(前5行):") print(ratings.head()) # 合并数据 data = pd.merge(ratings, movies, on='movieId') print("\n用户评分电影汇总表(前5行):") print(data.head()) # 查看评分分布 import matplotlib.pyplot as plt data['rating'].hist(bins=50) plt.xlabel('Rating') plt.ylabel('Frequency') plt.title('Rating Distribution') plt.show() # 创建数据透视表 user_movie = data.pivot_table(index='userId', columns='title', values='rating') print("\n用户评分电影汇总表数据透视表(前5行):") print(user_movie.head()) # 查看描述性统计信息 print("\n用户评分电影汇总表描述性统计信息:") print(user_movie.describe()) # 选择《阿甘正传》 movie_name = 'Forrest Gump (1994)' movie_ratings = user_movie[movie_name] print("\n《阿甘正传》评分表(前5行):") print(movie_ratings.head()) # 计算与其他电影的相关性 similarities = user_movie.corrwith(movie_ratings) print("\n《阿甘正传》与其他电影间的皮尔逊相关系数表(前5行):") print(similarities.head()) # 合并评分次数 ratings_count = data.groupby('title')['rating'].count() recommendations = pd.DataFrame({'similarity': similarities, 'rating_count': ratings_count}) print("\n《阿甘正传》与其他电影间的皮尔逊相关系数与评分次数表(前5行):") print(recommendations.head()) # 设置评分次数阈值 min_ratings = 20 recommendations = recommendations[recommendations['rating_count'] > min_ratings].sort_values('similarity', ascending=False) print("\n《阿甘正传》相关电影推荐表(评分次数大于20,前5行):") print(recommendations.head())
06-20
### 代码概述 该代码的主要功能是基于用户评分数据,通过计算电影之间的皮尔逊相关系数,为指定电影《阿甘正传》找到相似度较高的电影推荐。具体步骤包括读取电影和评分数据、合并数据、绘制评分分布图、创建用户-电影评分矩阵、计算相似度等。 ### 代码解析 1. **数据读取与合并**: - 使用`pd.read_csv`读取了两个CSV文件:`movies.csv`和`ratings.csv`。 - 使用`pd.merge`将这两个表格通过`movieId`列进行了合并,生成了包含用户评分和电影信息的数据集`data`。 2. **评分分布图**: - 使用`matplotlib.pyplot`绘制了评分的直方图,以可视化评分的分布情况。 3. **数据透视表与描述性统计**: - 使用`pivot_table`创建了一个用户-电影评分矩阵`user_movie`。 - 使用`describe()`方法查看了评分矩阵的描述性统计信息。 4. **计算相似度**: - 选择了《阿甘正传》,并计算了其与其他电影之间的皮尔逊相关系数。 - 合并了每部电影的评分次数,并筛选出评分次数超过20次的电影,最终按相似度排序得到推荐结果。 ### 完善建议 1. **异常处理**:当前代码没有处理可能的异常情况,例如文件路径错误、缺失值等问题。建议添加适当的异常处理机制,确保程序的健壮性。 ```python try: # 读取电影数据 movies = pd.read_csv('movies.csv') print("电影列表(前5行):") print(movies.head()) # 读取评分数据 ratings = pd.read_csv('ratings.csv') print("\n电影评分表(前5行):") print(ratings.head()) # 合并数据 data = pd.merge(ratings, movies, on='movieId') print("\n用户评分电影汇总表(前5行):") print(data.head()) # 其他代码保持不变... except FileNotFoundError as e: print(f"文件未找到: {e}") except Exception as e: print(f"发生错误: {e}") ``` 2. **数据预处理**:对于可能存在缺失值的数据,可以在合并之前进行处理,例如填充或删除缺失值,以提高数据分析的质量。 ```python # 处理缺失值 data.dropna(subset=['userId', 'movieId', 'rating'], inplace=True) ``` 3. **输出格式优化**:可以考虑在输出时使用更友好的格式,例如使用`to_string()`方法控制输出的宽度,或者使用`display()`函数在Jupyter Notebook中显示表格。 4. **推荐结果展示**:可以进一步优化推荐结果的展示,例如只显示相关性较高的电影,并限制输出的数量。 ### 知识点 1. **Pandas 数据操作**:Pandas 是 Python 中用于数据处理和分析的强大工具,支持高效的数据读取、合并、清洗等操作。 2. **Matplotlib 绘图**:Matplotlib 是一个绘图库,常用于生成图表,帮助理解数据的分布和趋势。 3. **皮尔逊相关系数**:衡量两组数据之间的线性相关程度,范围在-1到1之间,值越接近1表示正相关性越强。
评论 93
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值