颜值与收入关系的经济学探索及广义数据分析

01颜值与经济学研究

颜值，这一有趣的实证变量，在经济管理、人力资源等领域激发了诸多研究兴趣。过去，研究者们主要采用分类变量来探讨颜值的影响，然而，随着人工智能技术的崛起，我们现在能够使用连续型变量更精细地度量颜值了。本文将介绍如何通过调用百度API实现人脸评分，这一技术突破为颜值研究带来了更多可能性。

◇ 颜值的实证研究

相关研究论文如徐淑一、林建浩和李捷瑜的《颜值与公平感知——基于中国劳动力动态调查数据的实证研究》，以及郭继强、费舒澜和林平的《越漂亮，收入越高吗？——兼论相貌与收入的“高跟鞋曲线”》等，都为我们提供了从经济学视角探索颜值与收入关系的宝贵视角。

◇ 技术突破与应用

在技术层面，我们可以通过百度人脸检测API实现对人脸评分的精细操作。此外，我们还可以利用浪姐3中的明星照片进行案例示范，包括王心凌、郑秀妍、张天爱等知名艺人，通过API评分，我们可以更直观地了解不同颜值水平下的评分差异。当然，由于照片质量和角度的影响，评分结果可能与个人主观评价有所出入，但这一技术为我们提供了一个客观、量化的评价工具。

◇ 百度API与案例示范

在获取access_token、图片转码为Base64及人脸检测与分析的基础上，我们可以进行批量处理。首先，获取图片文件列表，然后将每个图片文件转码为Base64，再通过百度API进行人脸检测与属性分析。这不仅为我们提供了详细的人脸信息，如年龄、性别、表情等，还能够进一步分析图片中的人脸特征。特别关注的是人脸美感评分和脸型类型等信息的提取与存储。最后，使用pandas库将提取的数据转化为数据框（DataFrame）格式，并按照美感评分进行降序排序。

02百度API使用步骤

◇ 获取access_token

首先，你需要前往百度AI开放平台（https://ai.baidu.com/）注册并获取API Key和Secret Key。按照要求将它们复制粘贴到相关代码中。执行代码后，将生成一个access_token，这是客户端在访问资源服务器时必须携带的令牌，它确保了访问的安全性，并提供了全局唯一的随机字符串。在整个过程中，需要格外注意保护你的API Key和Secret Key，以确保数据的安全与隐私。

以下是获取access_token的示例代码：

```python

import requests

API_Key='vzjVjDsWYW7dfXWZM9hjot0j' # 替换为你的API Key

Secret_Key='FvAKF4kDDbgvTeSEdYqenymnM4BARumz' # 替换为你的Secret Key

host = ')'

response = requests.get(host)

access_token = response.json()['access_token'] # 从响应中提取access_token

print(access_token) # 打印获取到的access_token

```

请注意，以上代码中的API Key和Secret Key需要替换为你自己的密钥。此外，务必妥善保管这些密钥，以确保数据安全与隐私。

◇ 图片转码为Base64

由于百度人脸测评要求图片以Base64编码形式提交，因此我们需要将图片文件转换为Base64编码。在Python中，可以使用base64库来实现这一转换。首先，获取指定文件夹下的所有图片文件名：

```python

import os

picnames = os.listdir("浪姐图片")

print(picnames)

```

接下来，从每个图片文件名中提取出人名信息：

```python

import re

names = []

pattern = '[\u4e00-\u9fa5]+' # 匹配一个或多个中文汉字

for i in picnames:

name = re.findall(pattern, i)[0] # 从文件名中提取出人名

print(names)

```

然后，获取每个图片文件的完整路径：

```python

paths = []

for i in picnames:

path = "浪姐图片/" + i # 构建每个图片文件的完整路径

print(paths)

```

最后，定义一个函数来将图片文件转换为Base64编码：

```python

import base64

def getbase64(img_src): # 定义一个函数来获取图片文件的Base64编码

with open(img\_src, 'rb') as f: # 以二进制读模式打开图片文件

base64\_data = base64.b64encode(f.read()) # 读取文件内容并转换为Base64编码字符串返回结果。注意：返回的是字节串而非字符串。如果要转换为普通字符串以便输出和传输，需要进一步处理。例如，可以使用decode方法将其转换为普通字符串：return base64\_data.decode('utf-8')。但在此处我们直接返回字节串以保持原始编码信息。

return base64_data

◇ 人脸检测与分析

在获取到图片的Base64编码后，我们需要进行人脸检测与属性分析。这通常涉及到向百度等API平台发送请求，并获取相应的响应。使用以下步骤：

确定请求的URL、请求头以及请求参数，这些信息可以根据百度人脸检测API的说明文档来获取。

使用Python的requests.post()方法来发送请求。将请求参数以字典的形式传递给data参数，同时将请求头传递给headers参数。发送请求后，百度API服务器会返回人脸检测的结果，该结果以json格式的数据呈现。

使用response.json()方法将json格式的响应内容转换为Python对象（字典格式）。提取需要的信息，例如人脸的年龄、性别、表情等属性。

将这些信息用于进一步的分析和处理，例如计算人脸打分等。

在处理完人脸检测与属性分析后，我们将这些信息用于进一步的分析和处理。值得注意的是，为了确保请求的成功发送和响应的正确解析，我们需要确保提供的Base64编码是正确的，并且遵守百度API的使用规则和限制。

03广义数据分析

◇ 往期数据与科研数据

在制作完“浪姐颜值评分”的柱状图后，我们还可以进一步探索往期的数据。通过分析往期数据，我们可以更全面地了解“浪姐”颜值的变化趋势，为观众提供更多有价值的信息。这些数据分析加深了对观众偏好的理解。

◇ 高铁与城市统计

在深入探讨“浪姐颜值评分”的柱状图后，我们进一步挖掘了往期的科研数据。这些数据不仅揭示了“浪姐”颜值的细微变化，还为我们提供了关于节目发展和观众喜好的宝贵洞见。除此之外，我们的视野转向了更广阔的领域——中国的高速铁路网络。这张错综复杂的高速铁路线路图，不仅展示了国家基础设施的飞速发展，更揭示了城市与城市之间紧密联系的脉络。

◇ 公司与经济影响

我们进一步聚焦于地级市的高铁开通情况。通过详细分析这些地级市的面板数据，我们可以更清晰地看到高铁时代为中国城市带来的深刻变革。尤为重要的是，我们深入挖掘上市公司、高新技术企业的运营数据，从中探求高铁经济发展与企业壮大的相互影响。这些数据不仅揭示了高铁网络在地理空间上的布局，更折射出城市间经济、文化交流的日益紧密。

◇ 环境与可持续发展

在探讨地级市高铁开通情况的同时，我们也关注一下碳交易与碳排放的细分统计。这一数据维度不仅有助于我们深入了解各地级市在环保方面的努力，还能为我们揭示在高铁时代，城市经济与环境保护如何实现协调发展。通过细致分析这些数据，我们可以更全面地认识到高铁对城市可持续发展的推动作用。

网址：颜值与收入关系的经济学探索及广义数据分析 https://mxgxt.com/news/view/1474558

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