教你用python开发一个性格分析工具

使用python开发性格分析工具 俗话说:“龙生九子,子子不同”。通过九型人格的性格分析工具,将性格心理与行为划分为九类。再对不同性格的人群进行研究分析,找到每一类人最适合岗位与职责。这就是领导者们运筹于帷幄之中,决胜于千里之外的筹码。 人为刀俎,我为鱼肉。不想受制于领导者们的掌控,首先要了解自身的人格分类,才能完善自己的不足。这该如何下手?作为程序员,让我们用代码完成自我的救赎吧! 代码改变世界 刚刚过去的华为HR事件,给... 阅读详情

俗话说:“龙生九子,子子不同”。通过九型人格的性格分析工具,将性格心理与行为划分为九类。再对不同性格的人群进行研究分析,找到每一类人最适合岗位与职责。这就是领导者们运筹与帷幄之中,决胜于千里之外的筹码。

人为刀俎,我为鱼肉。不想受制于领导者们的掌控,首先要了解自身的人格分类,才能完善自己的不足。这该如何下手?作为程序员,让我们用代码完成自我的救赎吧!

大家可以通过下面测试初步了解下自己是什么性格类型:

https://wenku.baidu.com/view/19455024dd36a32d72758105.html

测试题总共36道,通过各场景下的行为表现,最终分析出你最接近的人格分类。现在题有了,如何做出测试题呢?我选择使用Python的tkinter模块,将测试题开发为一个可执行的exe工具,说干就干!

界面无需太过复杂,提供说明、题目、选项作答、题目切换与操作按钮即可。当然,交卷后,需要显示用户的测试结果,那么开始吧!

30 minutes later...完成!

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author   : 王翔
# @微信号   : King_Uranus
# @公众号    : 清风Python
# @GitHub   : BreezePython - Overview
# @Date     : 2019/11/12 23:12
# @Software : PyCharm
# @version  :Python 3.7.3
# @File     : Enneagram_GUI.py
 
 
# coding:utf-8
from tkinter import *
import Enneagram_Exam
import Enneagram_Result
import tkinter.messagebox
 
# 自测说明
Standard = '此份问卷共有36道测试题目,请在每题中选择你认为最恰当或者最接近描述自己的性格行为的句子,\n' \
           '请全部作答,最高分的项目很可能成为你的基本性格型态。'
 
# 人格类型矩阵
Style_Dict = [
    {3: 2, 6: 2, 10: 2, 15: 2, 19: 1, 22: 2, 28: 2, 32: 2},
    {1: 1, 6: 1, 12: 1, 17: 2, 20: 1, 23: 1, 29: 1, 33: 1},
    {4: 1, 7: 1, 10: 1, 14: 2, 23: 2, 26: 2, 30: 1, 34: 1},
    {2: 1, 8: 2, 12: 2, 16: 1, 21: 2, 24: 1, 28: 1, 34: 2},
    {1: 2, 4: 2, 13: 1, 16: 2, 19: 2, 25: 1, 31: 1, 36: 1},
    {5: 1, 9: 2, 14: 1, 18: 1, 21: 1, 25: 2, 29: 2, 32: 1},
    {2: 2, 7: 2, 11: 2, 18: 2, 22: 1, 27: 2, 33: 2, 36: 2},
    {3: 1, 9: 1, 13: 2, 17: 1, 24: 2, 27: 1, 20: 2, 35: 2}
]
 
 
class ExamPage:
    def __init__(self, master=None):
        self.root = master
        # 用户结果集
        self.user_result = {}
        self.status = 1
        self.All_Exam = Enneagram_Exam
        self.normal_choice = IntVar()
        self.start_exam()
 
    # 上一题方法
    def before(self):
        if self.normal_choice.get() != 0:
            self.user_result[self.status] = self.normal_choice.get()
            if self.status > 1:
                self.status -= 1
                self.body.grid_forget()
                self.main_exam()
        else:
            tkinter.messagebox.showwarning("提示:", message="请先选择答案!")
 
    # 下一题方法
    def after(self):
        if self.normal_choice.get() != 0:
            self.user_result[self.status] = self.normal_choice.get()
            if self.status < len(Enneagram_Exam.Exam):
                self.status += 1
                self.body.grid_forget()
                self.main_exam()
        else:
            tkinter.messagebox.showwarning("提示:", message="请先选择答案!")
 
    # 获取当前题目
    def exam_files(self, num):
        return list(map(lambda x: x.split('.'), self.All_Exam.Exam[num - 1].strip().split('\n')))
 
    # 交卷
    def hand_paper(self):
        self.user_result[self.status] = self.normal_choice.get()
        if len(self.user_result) != 36:
            tkinter.messagebox.showwarning("提示:", message="您还有未完成的测试题!")
        else:
            self.exam_result = LabelFrame(self.root, text="测试结果", padx=10, pady=10, fg="red", font=("黑体", '11'))
            self.exam_result.grid(padx=10, pady=5, sticky=NSEW)
            sc = Scrollbar(self.exam_result)
            sc.grid(row=0, column=1, sticky=NS)
            result_info = Text(self.exam_result, font=("黑体", '11'), width=85, yscrollcommand=sc.set)
            result_info.grid(row=0, column=0, sticky=NSEW)
            sc.config(command=result_info.yview)
            all_num = []
            for style in Style_Dict:
                calc_num = list(
                    point for point in self.user_result if point in style and self.user_result[point] == style[point])
                if calc_num == None:
                    all_num.append(0)
                else:
                    all_num.append(len(calc_num))
            user_type = all_num.index(max(all_num))
            for line in Enneagram_Result.Result[user_type]:
                result_info.insert(END, line)
 
    # 启动测试所需控制按钮
    def start_exam(self):
        self.title = LabelFrame(self.root, text="自测说明", padx=10, pady=10, fg="red", font=("黑体", '11'))
        self.title.grid(padx=10, pady=5)
        note = Label(self.title, text=Standard, justify=LEFT, font=("黑体", '11'))
        note.grid()
        self.show = LabelFrame(self.root, text="选项", padx=10, pady=10, fg="red", font=("黑体", '11'))
        self.show.grid(padx=10, pady=5, sticky=EW)
        go_back = Button(self.show, text="上一题", width=8, command=lambda: self.before())
        go_back.grid(row=4, column=0, padx=5, pady=10)
        to_forword = Button(self.show, text="下一题", width=8, command=lambda: self.after())
        to_forword.grid(row=4, column=1, padx=5, pady=10, sticky=E)
        hand_in = Button(self.show, text="交卷", width=8, command=lambda: self.hand_paper())
        hand_in.grid(row=4, column=2, padx=5, pady=10, sticky=E)
        exit_sys = Button(self.show, text="退出", width=8, command=lambda: sys.exit())
        exit_sys.grid(row=4, column=3, padx=5, pady=10, sticky=E)
        self.main_exam()
 
    # 测试题主界面
    def main_exam(self):
        self.normal_choice.set(0)
        self.body = LabelFrame(self.root,
                               text="测试题  第%s题,剩余%s题" % (self.status, (len(Enneagram_Exam.Exam) - self.status)),
                               padx=10, pady=10, fg="red", font=("黑体", '11'))
        self.body.grid(padx=10, pady=5, sticky=EW)
        for option, choice in self.exam_files(self.status):
            authority_choice = Radiobutton(self.body, text=choice, variable=self.normal_choice, value=option)
            authority_choice.grid(row=option, sticky=W)
        Label(self.body, text="  第%s道题,用户选择的结果是:" % self.status, fg="red", font=("黑体", '11')).grid(row=3, column=0,
                                                                                                   sticky=W)
        Label(self.body, textvariable=self.normal_choice).grid(row=3, column=0, sticky=E)

 进下面链接,学习更多python小技巧。

https://note.youdao.com/ynoteshare1/index.html?id=c13123e7b1264fd5d2320dae01e0cf1a&type=note

人格测试的python代码实现通过代码测试你的人格魅力 人格测试的python程序,just for fun,有兴趣的可以下下来玩一下 立即下载

相关推荐

MicroPython驱动ST7789屏避坑实录:从GB2312到完整中文字库的升级之路

本文详细介绍了使用MicroPython驱动ST7789显示屏实现完整中文字库显示的实战方案。从硬件选型到字库系统改造,再到内存优化和显示性能提升,提供了一套突破GB2312限制的全套中文显示解决方案,特别适合ESP32开发者在物联网设备中实现高质量中文显示。

weixin_29190573的博客 393

程序员的自我救赎,使用python开发性格分析工具

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 作者: 王翔 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 http://note.youdao.com/noteshare?id=3054cce4add8a909e784ad934f956cef 九型人格 今天,我们就用Python开发一套九型人格...

人生苦短, 还不用Python? 1万+

STM32F407控制舵机

STM32F407控制舵机运行 使用STM32F407控制舵机,首先来看下舵机图片 [黑红白,黑线接GND,红线接VCC,信号线接白色线(有的舵机线的颜色不同,例如褐色红色橘色,仅颜色不同接法还如上述)] 舵机需要信号的周期为20ms,即频率为50Hz。 接下来正式操作: 步骤一:STM32F4程序(本次程序的PWM信号产生的周期频率由定时器TIM14通道1产生(TIM14_CH1),想要使用其它定时器也没关系下面会讲到) #include "pwm.h" void TIM14_CH1_PWM_In

Ievn_Hare的博客 1万+

Python项目实践:霍兰德人格分析雷达图

PS: source, python123

weixin_47008635的博客 835

win11系统ping另一台电脑上VMware虚拟机的IP

我是用了两台电脑,所以刚才遇到一个问题就是两台电脑的IP 在同一局域网内ping不通。于是就找了很多资料,经过坚强的绝望后终于解决了。 下开始解决问题: VMWare提供了三种工作模式:bridged(桥接模式)、NAT(网络地址转换模式)和host-only(主机模式)。 1. bridged(桥接模式)   在这种模式下,VMWare虚拟出来的操作系统就像是局域网中的一台独立主机,它可以访问网内任何一台机器。在桥接模式下,你需要手工为虚拟系统配置IP地址、子网掩码,而且还要和宿主机器处于同一网段,这样虚

qq_42817360的博客 3236

S7-1200PLC与昆仑通态触摸屏以太网通信的具体方法和步骤(图文)

S7-1200PLC与昆仑通态触摸屏以太网通信的具体方法和步骤(图文)

Robot_PLC_HMI_Automation 1万+

关于python-tkinter的一个小demo

Python GUI编程(Tkinter) github项目地址: https://github.com/zhendonger/tkinter-demo 基于python版本 >3.0 安装所需库 pip3 install Pillow 代码: #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import tkinter as tk import ...

qq_40923390的博客 1353

Claude Code 实战 从零教你用 Claude Code 干活

Claude Code 实用指南:AI 编程助手的核心功能与使用技巧 Claude Code 是 Anthropic 推出的智能编程助手,可直接在本地环境中执行操作,相比传统 AI 对话工具具有显著优势:能直接读取项目文件、自动执行修改、记忆项目规则,并支持连接外部服务。本文详解其安装配置、三大核心场景(资料搜索、网页抓取、文章撰写)及进阶功能(Skills、MCP协议、斜杠命令)。特别提供了工作模式切换、CLAUDE.md配置文件等实用技巧,并附常见问题解决方案,帮助用户高效利用这一"坐在身边的

2401_84052244的博客 7437

python Tkinter学习练手小项目

tkinter学习练手小项目 因为网课查题脚本经常失效,提取了网上查题脚本的api, 自己写了基于python tkinter 小项目,适合新手练手. github地址:https://github.com/nerkeler/chaoxing_tool (search.ico,xuexitong.ico文件存放 import requests,json,lxml from tkinter import * from tkinter import Scrollbar from tkinter import m

qq_45017958的博客 2092

Matlab在线性代数中的应用(一):向量组的线性相关性

求列向量组A的一个最大线性无关组可用命令rref(A)将A化成行最简形,其中单位向量对应的列向量即为最大线性无关组所含向量,其它列向量的坐标即为其对应向量用最大线性无关组线性表示的系数。 01 — 例1 求下列矩阵列向量组的一个最大无关组。 解:编写脚本文件如下: >>format rat a=[1,-2,-1,0,2;-2,4,2,6,-6;2,-1,0,2,3;3,3,3,3,4]; b=rref(a) 求得: b...

wenyusuran的专栏 3235

一文掌握DrissionPage的详细使用

是一个基于 Python 的网页自动化工具,主要用于网页数据的抓取、自动化操作和测试。它结合了 Selenium 和 Requests 的优点,提供了更简洁、高效的 API,适用于各种网页自动化任务。DrissionPage 是一个功能强大且易于使用的网页自动化工具,适用于各种网页自动化任务。希望本文的 DrissionPage 的基本使用方法和一些高级功能能够帮助到你。

数据知道的博客 1万+

程序员的自我救赎,使用Python开发性格分析工具

帕累托法则上世纪初,意大利经济学家维尔弗雷多▪帕累托发现了一个有趣的现象:在意大利, 大约80%的财富掌握在大约20%的人手中,这在后来被概括为帕累托法则(80/20法则),即二八法则...

cainiao_python的博客 483

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

用python开发自己的攻击工具_程序员的自我救赎,使用Python开发性格分析工具

如此不均衡的贫富差距,各行业的领导者如何能管理好公司,让员工们即努力产出,又能安于现状呢?每个领导者必学的一门课程就是职场心理学。只有你充分了解员工心理与对应的行为表现,才能从容的掌控各类型的人员,从而达到“物尽其用”。那么职场心理学到底学习什么?九型人格九型人格是一个近年来倍受国际著名大学MBA学员推崇的课程之一,近十几年来已风行欧美学术界及工商界。全球500强企业的管理阶层均有研习九型性格,并...

weixin_39617252的博客 172

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

蓝牙模块HM-10手册

蓝牙模块HM-10手册,该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。

第一百二十五期:程序员的自我救赎,使用Python开发性格分析工具

如此不均衡的贫富差距,各行业的领导者如何能管理好公司,让员工们既努力产出,又能安于现状呢?每个领导者必学的一门课程就是职场心理学。只有你充分了解员工心理与对应的行为表现,才能从容的掌控各类型的人员,从而达到“物尽其用”。 作者:清风Python 如此不均衡的贫富差距,各行业的领导者如何能管理好公司,让员工们既努力产出,又能安于现状呢?每个领导者必学的一门课程就是职场心理学。只有你充分了解员工心...

歌谣的博客 645

温度PID控制PLC程序

温度PID稳定控制程序,适用于欧姆龙PLC,对其他PLC也具有很大参考价值

messagebox 全部使用_商业篇 | 使用python开发性格分析工具卖钱

帕累托法则上世纪初,意大利经济学家维尔弗雷多▪帕累托发现了一个有趣的现象:在意大利, 大约80%的财富掌握在大约20%的人手中,这在后来被概括为帕累托法则(80/20法则),即二八法则。而全球财富报告称,中国最富有的那10%的人,拥有中国64%的财富。如此不均衡的贫富差距,各行业的领导者如何能管理好公司,让员工们即努力产出,又能安于现状呢?每个领导者必学的一门课程就是职场心理学。只有你充...

weixin_39649405的博客 93

messagebox 全部使用_程序员的自我救赎,使用python开发性格分析工具

前言文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。作者: 王翔PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://note.youdao.com/noteshare?id=3054cce4add8a909e784ad934f956cef九型人格今天,我们就用Python开发一套九型人格性格分析工具。...

weixin_39831567的博客 164

使用文本数据预测一个人的性格

廖雪峰的“大数据分析全栈工程师”课程第11期开始招生我们使用的用 迈尔斯布里格斯类型(MBTI人格)标注的数据集。一共有4个维度,每个维度有两个类型,所以常人的性格从MBTI指标来看,一...

大邓和他的Python 5273

messagebox 全部使用_程序员的自我救赎,使用Python开发性格分析工具

帕累托法则上世纪初,意大利经济学家维尔弗雷多▪帕累托发现了一个有趣的现象:在意大利, 大约80%的财富掌握在大约20%的人手中,这在后来被概括为帕累托法则(80/20法则),即二八法则。而全球财富报告称,中国最富有的那10%的人,拥有中国64%的财富。如此不均衡的贫富差距,各行业的领导者如何能管理好公司,让员工们即努力产出,又能安于现状呢?每个领导者必学的一门课程就是职场心理学。只有你充...

weixin_39752157的博客 212

程序员的自我救赎,使用python开发性格分析工具(1)

from Enneagram_GUI import *from tkinter import *def center_window(root, width, height):screenwidth = root.winfo_screenwidth()screenheight = root.winfo_screenheight()size = ‘%dx%d+%d+%d’ % (width, height, (screenwidth - width) / 2, (screenheight - height) /

2401_83642079的博客 1072
上一篇: Python怎么更快的入门?
下一篇: 担心猝死吗?Python帮你解决烦恼
boss_python
博客等级 码龄5年 11粉丝 17原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
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
实付元
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