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"슈퍼 푸드"의 분석, 시각화, 및 비교

슈퍼 푸드는 한가지 이상의 영양소의 함량이 매우 높은 음식을 말합니다다. 이 예에서는 슈퍼 푸드의 집합을 정의하고 Wolfram Knowledgebase의 음식 데이터를 사용하여 보다 일반적인 식품과 비교합니다. 마지막으로, "슈퍼"라는 형용 어구를 가진 음식의 가치에 어울리는 휘장을 구성합니다.

먼저, 슈퍼 푸드와 그것이 포함하고 있다고 알려져있는 유명한 영양소의 목록을 정의합니다

In[1]:=
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superfoodsRawData = {{"greek yogurt", {"TotalProtein"}}, {"quinoa", \ {"TotalProtein"}}, {"blueberries", {"TotalFiber", "VitaminC"}}, {"kale", {"TotalFiber", "Calcium", "Iron"}}, {"chia", {"Magnesium", "Iron", "Calcium", "Potassium"}}, {"oatmeal", {"TotalFiber"}}, {"broccoli", \ {"TotalFiber", "VitaminC", "TotalFolate"}}, {"strawberries", {"VitaminC"}}, {"salmon", \ {"TotalProtein"}}, {"watermelon", {"TotalSugar", "VitaminA", "VitaminC", "TotalCalories"}}, {"lima beans", {"TotalFiber"}}, {"edamame", {"TotalFiber"}}, {"spinach", {"Calcium", "VitaminK"}}, {"pistachios", {"TotalProtein", "TotalFiber", "Potassium"}}, {"eggs", {"TotalProtein"}}, {"almonds", \ {"TotalFiber", "Potassium", "Calcium", "VitaminE", "Magnesium", "Iron"}}, {"pumpkin", {"BetaCarotene"}}, {"apples", \ {"TotalFiber", "TotalCalories"}}, {"lentils", {"TotalProtein", "Iron"}}};

계산에 편리하도록 Dataset으로 변환합니다.

In[2]:=
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superfoodsDatset = Dataset[<|"Food" -> #1, "Nutrients" -> #2|> & @@@ superfoodsRawData]
Out[2]=

Interpreter를 사용하여 이 슈퍼 푸드에 대응하는 Wolfram 언어의 엔티티를 얻습니다.

In[3]:=
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superfoodsDatset1 = superfoodsDatset[All, KeySort[Prepend[#, <| "FoodEntity" -> Interpreter["Food"][#Food]|>]] &];

영양소 목록을 작성합니다.

In[4]:=
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Union @@ Normal[superfoodsDatset1[[All, "Nutrients"]]]
Out[4]=

지정된 영양소를 적절한 특성으로 변환하는 규칙을 작성합니다.

In[5]:=
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superfoodsDatset2 = superfoodsDatset1 /. AssociationMap[ EntityProperty["Food", "Relative" <> # <> "Content"] &, Union @@ Normal[superfoodsDatset1[[All, "Nutrients"]]]]
Out[5]=

Dataset에서 가장 빈도가 높은 영양소를 찾습니다.

In[6]:=
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mostCommonProperties = superfoodsDatset2[Counts[Flatten[#]] &, "Nutrients"][TakeLargest[5]]
Out[6]=

식이 섬유가 풍부하기로 유명한 슈퍼 푸드를 구하고, 약 9000 종류의 다른 식품과 비교하여 평활화 히스토그램으로 시각화합니다. 회색 곡선은 대부분의 식품의 식이 섬유의 확률 밀도 함수를 나타내고있다.

In[7]:=
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fiberDataset = superfoodsDatset2[ Select[ContainsAny[#Nutrients, {EntityProperty["Food", "RelativeTotalFiberContent"]}] &], KeyDrop["Nutrients"]];
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In[8]:=
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foodTypeColors = <| Entity["FoodType", "Kale"] -> Directive[ColorData[97, 1]], Entity["FoodType", "Apple"] -> Directive[ColorData[97, 2]], Entity["FoodType", "Broccoli"] -> Directive[ColorData[97, 3]], Entity["FoodType", "Blueberry"] -> Directive[ColorData[97, 4]], Entity["FoodType", "Edamame"] -> Directive[ColorData[97, 5]], Entity["FoodType", "LimaBean"] -> Directive[ColorData[97, 6]], Entity["FoodType", "Oatmeal"] -> Directive[ColorData[97, 7]], Entity["FoodType", "PistachioNut"] -> Directive[ColorData[97, 8]], Entity["FoodType", "Almond"] -> Directive[ColorData[97, 9]] |>;
In[9]:=
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property = EntityProperty["Food", "RelativeTotalFiberContent"];
In[10]:=
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data = DeleteMissing[ EntityValue[EntityClass["Food", "DataSource" -> "USDA"], property]];
In[11]:=
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fiberData = Flatten[data] /. {Quantity[a_, ___] :> a};
In[12]:=
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epilog = MapIndexed[ With[{prop = #FoodEntity[property], head = Log, foodType = First[Cases[#FoodEntity, Entity["FoodType", _String], Infinity, 1]]}, Tooltip[ { foodTypeColors[foodType], AbsoluteThickness[3], Line[{{head[First[prop]], 0}, {head[First[prop]], 80}}] }, #Food] ] &, Reverse@SortBy[Normal[fiberDataset], Last]];
In[13]:=
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SmoothHistogram[ fiberData, Automatic, "PDF", PlotRange -> {{.02, .4}, Full}, ScalingFunctions -> {"Log", None}, AspectRatio -> 1/3, Epilog -> epilog, PlotStyle -> GrayLevel[0, .01], Filling -> Axis, FillingStyle -> GrayLevel[0, .15], PlotTheme -> {"HeightGrid"}, PlotLegends -> LineLegend @@ Transpose[Reverse /@ List @@@ Normal[foodTypeColors]], PlotLabel -> "Fiber content of \"superfoods\"", FrameLabel -> {"Fiber (g/g)"} ]
Out[13]=

단백질이 풍부한 슈퍼 푸드에 대해서도 같은 작업을 반복합니다.

In[14]:=
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proteinDataset = superfoodsDatset2[ Select[ContainsAny[#Nutrients, {EntityProperty["Food", "RelativeTotalProteinContent"]}] &], KeyDrop["Nutrients"]];
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In[15]:=
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foodTypeColors = <| Entity["FoodType", "Yogurt"] -> Directive[ColorData[97, 1]], Entity["FoodType", "Egg"] -> Directive[ColorData[97, 2]], Entity["FoodType", "Quinoa"] -> Directive[ColorData[97, 3]], Entity["FoodType", "PistachioNut"] -> Directive[ColorData[97, 4]], Entity["FoodType", "Salmon"] -> Directive[ColorData[97, 5]], Entity["FoodType", "Lentil"] -> Directive[ColorData[97, 6]] |>;
In[16]:=
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property = EntityProperty["Food", "RelativeTotalProteinContent"];
In[17]:=
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dataset = proteinDataset;
In[18]:=
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data = DeleteMissing[ EntityValue[EntityClass["Food", "DataSource" -> "USDA"], property]];
In[19]:=
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proteinData = Flatten[data] /. {Quantity[a_, ___] :> a};
In[20]:=
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epilog = MapIndexed[ With[{prop = #FoodEntity[property], head = Log, foodType = First[Cases[#FoodEntity, Entity["FoodType", _String], Infinity, 1]]}, Tooltip[ { Replace[foodTypeColors[foodType], _Missing -> Black], AbsoluteThickness[3], Line[{{head[First[prop]], 0}, {head[First[prop]], 80000}}] }, #Food] ] &, Reverse@SortBy[Normal[dataset], Last]];
In[21]:=
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SmoothHistogram[ proteinData, Automatic, "PDF", PlotRange -> {{.02, .4}, Full}, ScalingFunctions -> {"Log", None}, Epilog -> epilog, AspectRatio -> 1/3, PlotStyle -> GrayLevel[0, .01], Filling -> Axis, FillingStyle -> GrayLevel[0, .15], PlotLegends -> LineLegend @@ Transpose[Reverse /@ List @@@ Normal[foodTypeColors]], PlotTheme -> {"HeightGrid"}, PlotLabel -> "Protein content of \"superfoods\"", FrameLabel -> {"Protein (g/g)"} ]
Out[21]=

먼저 슈퍼 푸드의 이미지 집합을 만들고 슈퍼 푸드의 휘장을 생성합니다.

In[22]:=
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GraphicsGrid[ Partition[ ims = EntityValue[ Cases[superfoodsDatset2[All, "FoodEntity"] // Normal, Entity["FoodType", _], Infinity], "Image"], UpTo[5]]]
Out[22]=

배경으로 잘 알려진 슈퍼맨의 형태를 사용합니다.

In[23]:=
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Entity["Lamina", "SupermanInsigniaLamina"]["Image"] // ImageCrop
Out[23]=

간단한 이미지 처리를 사용하여 이를 배경으로 변환합니다.

In[24]:=
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background = ColorNegate[ Binarize[Entity["Lamina", "SupermanInsigniaLamina"]["Image"], .99]]
Out[24]=

슈퍼 푸드의 "워드 클라우드"'를 생성합니다.

In[25]:=
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wc = WordCloud[(RandomReal[{0.6, 1.2}] -> #) & /@ ims, background]
Out[25]=

이 워드 클라우드와 배경을 결합합니다.

In[26]:=
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ImageMultiply[{ColorReplace[background, Black -> LightGray], wc}]
Out[26]=

관련 예제

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