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  • 我国各种常见食物营养成分表.doc
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  • outline += '总脂肪(g):%f\n'%(fat) print(outline) def Image(): img_src = 'http://5b0988e595225.cdn.sohucs.com/images/20171130/980288e641994dc7a2a1c4cc18bcedec.jpeg' print('常见食物营养成分表已...

    闲话少说,上代码

    需要先安装一个包 skiimage

    pip install scikit-image
    或者用conda装 conda install scikit-image

    @author: recherHE
    @Email:recherHE.@163.COM
    """
    
    from skimage import io
    
    def Conversion(work_day):
        
        if work_day <1:
            frequency = 1.2
        elif work_day <= 3:
            frequency = 1.375
        elif 3<work_day<=5:
            frequency = 1.55
        else:
            frequency = 1.725
        return frequency
        
    def BMR_calculate(gender,height,weight,age,frequency,muscle):
        
        if gender == 1 and muscle == 1:
            BMR = (66.47 + (13.7 * weight) + (5 * height) - (6.8 * age))*frequency + 100
        elif gender == 0 and muscle == 1:
            BMR = (655.1 + (9.6 * weight) + (1.8 * height) - (4.7 * age))*frequency + 100
        elif gender == 1 and muscle == 0:
            BMR = (66.47 + (13.7 * weight) + (5 * height) - (6.8 * age))*frequency - 100
        else:
            BMR = (655.1 + (9.6 * weight) + (1.8 * height) - (4.7 * age))*frequency - 100
        
        return BMR
    
    
        
    
    def Food (BMR):
        
        protein = BMR *0.3/4
        Carbohydrate = BMR * 0.45/4
        fat = BMR * 0.25/9
    
        outline = '每日摄入营养为:\n'
        outline += '总卡路里(kcal):%f\n'%(BMR)
        outline += '总蛋白质(g):%f\n'%(protein)
        outline += '总碳水(g):%f\n'%(Carbohydrate)
        outline += '总脂肪(g):%f\n'%(fat)
        
        print(outline)
        
    
    def Image():
        img_src = 'http://5b0988e595225.cdn.sohucs.com/images/20171130/980288e641994dc7a2a1c4cc18bcedec.jpeg'
        print('常见的食物营养成分表已保存至当前路径,请自行查看')
        image = io.imread(img_src)    
        io.imsave('常见食物成分表.jpg',image)
        
    def mian(work_day,gender,height,weight,age,muscle):
        frequency = Conversion(work_day)
        BMR = BMR_calculate(gender,height,weight,age,frequency,muscle)
        Food(BMR)
        Image()
        
    if __name__=='__main__':
        gender = int(input('请输入性别(男输入1,女输入0):'))
        work_day = int(input('一周去健身房多少次(请输入1-7数字):'))
        height = int(input('请输入身高(cm):'))
        weight = int(input('请输入体重(kg):'))
        age = int(input('请输入年龄(岁):'))
        muscle = int(input('请输入饮食目的(增肌请填1,减脂请填2):'))
        mian(work_day,gender,height,weight,age,muscle)
    
    展开全文
  • 数据集包含一个csv文件,其中包含300多种食物,每种食物都标有每种食物标记的卡路里,脂肪,蛋白质,饱和脂肪,碳水化合物,纤维量。另外,食物也分为甜点,蔬菜,水果等各种类别。 nutrients_csvfile.csv
  • 一些食物的搭配很常见(饼干和冰淇淋),而其他则不太常见(白葡萄酒和金宝浓缩金针菇汤)。研究人员尚未发现任何非凡的搭配(比如鱼子酱和白巧克力),但是FlavorGraph只是一个起点。 研究小组写道:“随着科学的...

    大数据文摘出品
    来源:Engadget编译:在赤道的熊猫
    
    本文约700字,建议阅读5分钟人工智能已经进入游戏,自动驾驶和其他领域,并取得了不同的成功,现在它正在尝试烹饪。
    

    人工智能已经进入游戏,自动驾驶和其他领域,并取得了不同的成功,现在它正在尝试烹饪。在谷歌的人工智能技术击败了英国烘培大赛的赢家之后,索尼开发了一种名为FlavorGraph的深度学习系统将大蒜、橄榄和牛奶等成分配对。

    Sony和Korean University(KU)的研究人员指出,厨师们想出了如何通过直觉来搭配各种成分的方法,从而使奶酪和番茄,猪肉,苹果,大蒜和生姜等食品的搭配逐渐发展起来。研究人员意识到有共同的主要风味分子的成分通常搭配的很好,因此许多经典的食物组合后来都被科学原理解释了出来。于此同时,其他组合得很好的成分可能具有截然不同的化学成分。

    为了弄清原因,该团队研究了食材的分子信息和它们在食谱中的历史使用方式。然后,他们创建了FlavorGraph数据库,该数据库储存了基于1,561个风味分子的风味特征,如苦味,水果味和甜味。他们同时查询了了将近一百万种食谱,来了解食物成分过去是被如何搭配的。

    结果显示了葡萄酒和柑桔类食物所共有的化学成分,以及它们如何影响其总体口味,表明哪些食物可能与特定的葡萄酒或水果搭配得很好。一些食物的搭配很常见(饼干和冰淇淋),而其他则不太常见(白葡萄酒和金宝浓缩金针菇汤)。研究人员尚未发现任何非凡的搭配(比如鱼子酱和白巧克力),但是FlavorGraph只是一个起点。

    研究小组写道:“随着科学的发展和我们对食物的更多了解,我们应该发现越来越多有趣的食材搭配,和不健康或不可持续的食材的替代品。”

    相关报道:

    https://www.engadget.com/sonys-flavor-graph-uses-ai-to-predict-how-ingredients-will-pair-together-092935932.html

    编辑:文婧

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  • 为了深层次地开发利用迁粉蝶,探寻迁粉蝶幼虫和蛹的主要营养成分,评价它们的营养价值水平,为它们的食用开发提供理论基础。通过运用国家标准检测方法测定迁粉蝶幼虫和蛹的水分、脂肪、蛋白质、矿物质元素、氨基酸的...
  • 然后我们在取出df食物品类、组成成分、id标识列,组成一个新的数据info # 组成info新 info = df[['description', 'group', 'id']] info 查看这两个数据的重复行个数 对nutrients的重复值进行删除 ...

    加载json数据

    data = json.load(open('data/foods-2011-10-03.json'))
    data
    

    在这里插入图片描述
    大概观察一下数据的结构,是由多个字典形式的数据组成

    data[0].keys()
    

    在这里插入图片描述
    查看数据含有的字段名
    然后将数据转换为DataFrame格式

    df = pd.DataFrame(data)
    df
    

    在这里插入图片描述
    现在我们可以比较清楚的看到数据的结构,主要的数据有食物品类、组成成分、id标识、生产厂商、营养物、份数、标签

    这里面我们需要的数据主要是食物品类、组成成分、id标识、营养物
    营养物这一列又是一个个字典组成,所以我们需要单独处理

    从原始json数据值展开营养物数据,组成一个新的DataFrame,并给每一个数据添加对应的id标识。

    nutrients = []
    for rec in data:
        nutrient = pd.DataFrame(rec['nutrients'])
        nutrient['id'] = rec['id']
        nutrients.append(nutrient)
    nutrients
    

    在这里插入图片描述
    获得的nutrients是一个有多个DataFrame组成的列表,现在我们需要把他们拼成一个,因为每一个DataFrame的数据结构相同,所以直接使用concat函数进行拼接

    nutrients = pd.concat(nutrients, ignore_index=True)
    nutrients
    

    在这里插入图片描述

    然后我们在取出df表中食物品类、组成成分、id标识列,组成一个新的数据表info

    # 组成info新表
    info = df[['description', 'group', 'id']]
    info
    

    在这里插入图片描述
    查看这两个数据的重复行个数

    在这里插入图片描述
    对nutrients的重复值进行删除

    nutrients.drop_duplicates(inplace=True)
    

    两个数据表存在相同的字段名,为了避免混淆,我这里使用新的字段名进行更改

    先设置用于更改列名的映射值

    mapping1 = {
        'description':'nut_description',
        'group':'nut_group' 
    }
    mapping2 = {
        'description':'food_description',
        'group':'food_group' 
    }
    

    根据映射值进行更改

    nutrients = nutrients.rename(columns=mapping1)
    food_info = food_info.rename(columns=mapping2)
    

    根据id标识列,将两个数据表连接起来

    food_nut_info = pd.merge(nutrients, food_info, on='id', how='outer')
    food_nut_info
    

    在这里插入图片描述
    使用聚合函数groupby得到每一种营养物质在每种食品中含量的中位数

    result = food_nut_info.groupby(by=['nut_description', 'food_group'])['value'].quantile(0.5)
    result
    

    在这里插入图片描述
    然后我们取出含有蛋白质的物质,并且进行可视化处理,观察哪种食物蛋白质含量最高

    # 对蛋白质含量进行升序的排序
    results = result['Protein'].sort_values()
    # 根据数据画出一个蛋白质含量条形图
    
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong']  # 指定默认字体
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    
    plt.subplots(figsize=(12, 8))
    plt.subplot(111, facecolor='black')
    
    plt.barh(y=results.index, width=results.values, color='orange')
    plt.title('各食品蛋白质含量')
    plt.xlabel('含量/g')
    plt.ylabel('食品类型')
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    后续学习完数据分析继续更新
    未完待更新。。。

    展开全文
  • 常见补气血食物记载

    2019-05-25 10:56:00
    【红豆】 吃豆有益,红豆营养成分高,铁质含量丰富,铁能够促进血红细胞生成,具有很好的补血功能 【黑豆】 吃豆有益,黑豆含有大量丰富的铁,铁能够促进血红细胞生成,从而起到生血的功效 【牛奶】 牛奶最...

    【红豆】
    吃豆有益,红豆营养成分高,铁质含量丰富,铁能够促进血红细胞生成,具有很好的补血功能

    【黑豆】
    吃豆有益,黑豆含有大量丰富的铁,铁能够促进血红细胞生成,从而起到生血的功效

    【牛奶】
    牛奶最宜人,平补血脉,益心,长肌肉,令人身体健康,面目光悦。女性可以多喝牛奶补气血

    【莲藕】
    莲藕含有丰富的淀粉和营养物质,拥有最符合人体所需的各种营养,有补气益血,增强免疫力的作用

    【菠菜】
    菠菜含有丰富的铁质胡萝卜素,是有名的补血蔬菜

    【红枣】
    红枣是补血的首选食物,含有大量的环磷酸腺苷,它能调节人体的新陈代谢,使新细胞迅速生成,死细胞很快被消除,并能增强骨髓造血功能,增强血液中红细胞的含量

    【龙眼肉】
    龙眼肉含有丰富的铁质、维生素A、维生素B、葡萄糖和蔗糖等。补血的同时还能治疗健忘、心悸、神经衰弱和失眠症。龙眼汤、龙眼胶、龙眼酒之类也是很好的补血食物

    【南瓜】
    南瓜是公认的补血佳品,富含植物性蛋白质、胡萝卜素、维生素及必需氨基酸、钙、锌、铁,钴、磷。
    钴是构成维生素B12的的重要成分之一,可帮助红血球正常运作;
    锌会直接影响成熟红血球的功能;
    铁质则是制造血红蛋白的基本微量元素,全都是补血的优良营养素

    【桑葚干】
    桑葚干是目前水果及其制品中含天然铁最丰富的,每100克含铁42.5毫克,是水果中的补血果。一般建议将桑葚干煮粥吃,每日食用一碗桑葚粥不但可以补血,还可以美容

    转载于:https://www.cnblogs.com/itall/p/10921705.html

    展开全文
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空空如也

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常见食物营养成分表图