最近，一位程序員小毛在尋找另一半時(shí)發(fā)現(xiàn)了一個(gè)特別有意思的網(wǎng)站——Python認(rèn)識(shí)。

這個(gè)網(wǎng)站通過(guò)大數(shù)據(jù)分析匹配出和你最為匹配的異性，數(shù)據(jù)分析的核心便是用到了Python語(yǔ)言。

# 代碼示例1
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
df = pd.read_csv('user_data.csv')
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
kmeans.fit(df[['age', 'salary']])
labels = kmeans.predict(df[['age', 'salary']])
df['labels'] = labels
# 代碼示例2
from recommendation_engine import recommendation_engine
re = recommendation_engine()
re.load_data('user_data.csv')
re.build(user_id='00001')
re.get_recommendations()

通過(guò)上述代碼，就可以輕松實(shí)現(xiàn)用戶信息的聚類以及用戶推薦功能，而這些都是Python的強(qiáng)項(xiàng)。

小毛進(jìn)入該網(wǎng)站后完善了自己的資料，如年齡、職業(yè)、興趣等，系統(tǒng)便根據(jù)他的信息匹配出了一位意外的異性小李。

小毛和小李開(kāi)始了愉快的聊天，很快就發(fā)現(xiàn)彼此有相似的編程興趣和交流話題。他們相約一起寫Python項(xiàng)目，在搭建環(huán)境、調(diào)試、運(yùn)行過(guò)程中逐漸加深了感情。

最終，小毛和小李決定結(jié)為夫妻，并感謝Python認(rèn)識(shí)網(wǎng)站讓他們?cè)邶嫶蟮娜撕Ｖ邢嘤觥?/p>