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Reto #7 - Python
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kontroldev authored Aug 10, 2023
2 parents 20ec9c3 + d5eb1ad commit d8fb1bd
Showing 1 changed file with 104 additions and 0 deletions.
104 changes: 104 additions & 0 deletions Retos/Reto #7 - EL SOMBRERO SELECCIONADOR [Media]/python/Jalope.py
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,104 @@
import random
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import linear_kernel
import string

def buscar_clave_externa(dic, valor_buscado):
for clave_externa, dic_interno in dic.items():
for clave_interna, valores in dic_interno.items():
if valor_buscado in valores:
return clave_externa
return None

#base de conocimiento
casas = {"Gryffindor":{"color":{"escarlata","dorado"},"animal":{"león","tigre","leopardo","jaguar"},"cualidades":{"osadía", "valor", "espíritu", "caballerosidad"},"elemento":{"fuego"}, "habilidades":{"duelo","protección"}},
"Hufflepuff":{"color":{"amarillo","negro"},"animal":{"tejón","mofeta","puercoespin","nutria"},"cualidades":{"trabajadores", "pacientes", "equitativos", "justo", "leales", "modestos"},"elemento":{"tierra"},"habilidades":{"plantas","curación","animales", "pociones"}},
"Ravenclaw":{"color":{"azul","bronce"},"animal":{"aguila","halcón","buitre","condor"},"cualidades":{"ingenio","aprendizaje","sabiduría","aceptación","inteligencia", "creatividad"},"elemento":{"aire"}, "habilidades":{"encantamientos","matemáticas","runas", "astronomia"}},
"Slytherin":{"color":{"verde","plata"},"animal":{"serpiente","lagarto","iguana","camaleón"},"cualidades":{"ambición","astucia","determinación", "ingenio","auto-preservació"},"elemento":{"agua"}, "habilidades":{"pociones","persuasión"}}}

# Crear listas para cada categoría
colores = []
animales = []
cualidades = []
elementos = []
habilidades = []

for casa, atributos in casas.items():
colores.extend(atributos["color"])
animales.extend(atributos["animal"])
cualidades.extend(atributos["cualidades"])
elementos.extend(atributos["elemento"])
habilidades.extend(atributos["habilidades"])

# Convertir a conjuntos para eliminar duplicados y luego a listas
colores = list(set(colores))
animales = list(set(animales))
cualidades = list(set(cualidades))
elementos = list(set(elementos))
habilidades = list(set(habilidades))

random.shuffle(colores)
random.shuffle(animales)
random.shuffle(cualidades)
random.shuffle(elementos)

opciones = [colores, animales, cualidades, elementos]

def answer_list():
preguntas = ["¿Con qué color te identificas más de entre los siguientes?","¿Con qué animales te identificas más de entre los siguientes?", "¿Con qué habilidad te identificas más de entre los siguientes?", "¿Con qué elemento te identificas más de entre los siguientes?"]
respuestas = {"Gryffindor":0,"Hufflepuff":0,"Ravenclaw":0,"Slytherin":0}

for i in range(len(preguntas)):
print(f"{preguntas[i]}")
print(*opciones[i],sep = ", ")
respuesta = input("Introduce tu respuesta: ").lower()

# Verificar si la respuesta está en la lista de opciones
while respuesta not in opciones[i]:
print("Respuesta no válida. Por favor, elige una opción de la lista.")
print(*opciones[i],sep = ", ")
respuesta = input("Introduce tu respuesta: ")

respuestas[buscar_clave_externa(casas, respuesta)] +=1

return respuestas


# Función de preprocesamiento
def preprocess(text):
# Convertir a minúsculas y eliminar signos de puntuación
text = text.lower().translate(str.maketrans('', '', string.punctuation))
return text

def categorizar_habilidad(respuestas):
# Lista de habilidades mágicas predefinidas
habilidades = ["duelo","protección", "plantas","curación","animales", "pociones", "encantamientos","aritmética","runas", "astronomia", "persuasión"]

# Inicializar el vectorizador TF-IDF con ngram_range
vectorizer = TfidfVectorizer(ngram_range=(1,2)).fit(habilidades)

# Vectorizar las habilidades y la respuesta libre
tfidf_habilidades = vectorizer.transform(habilidades)
respuesta = input("Describe tus gustos o habilidades. Por ejemplo: Me gusta cocinar y las estrellas: ")
respuesta = preprocess(respuesta)
respuesta_tfidf = vectorizer.transform([respuesta])

# Calcular la similitud del coseno
similitudes = linear_kernel(respuesta_tfidf, tfidf_habilidades).flatten()

# Identificar las top N habilidades más similares
N = 3
top_indices = similitudes.argsort()[-N:][::-1]
top_habilidades = [habilidades[i] for i in top_indices]

for elemento in top_habilidades:
respuestas[buscar_clave_externa(casas, elemento)] += 2

return respuestas

def sombrero_seleccionador():
r = answer_list()
r1 = categorizar_habilidad(r)
return max(r1, key = r1.get)

print(sombrero_seleccionador())

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