Reto #7 - Python

Retos/Reto #7 - EL SOMBRERO SELECCIONADOR [Media]/python/Jalope.py

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+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())