产品设计中,最常用的10独性格心理

地方只是独立举例说明,其实我们当开产品设计的早晚,每个产品都采取了又人性心理。比如微信红包,抢红包实际上就是是利用“贪婪“的心性,发红包利用了“虚荣”的性,彼此晒红包、红包排名而见面激发大家的“嫉妒”心。

基本常识

  1. 数量的嬉戏:冰及火
  2. 哪知道置信度?

栗子2:电商产品的销量排行,用户购物时首先反应就看看销量,其次是评论顶。产品设计中排序功能加了销量排名,正好满足的用户的由众心理。

Numpy

  1. numpy.zeros(np.zeros)使用方法–python学习笔记31

用法:zeros(shape, dtype=float, order=’C’)
返回:返回来一个深受定形状和类型的用0填充的数组;
例子
np.zeros(5)
array([ 0., 0., 0., 0., 0.])

  1. NumPy简明教程(二、数组2)

reshape函数改变调用数组的相并返回该数组

  1. Python中numpy.clip();numpy.fabs()的用法;以及math.pow()的说明

numpy.clip(a,a_min,a_max,a=None)的运用:
方式解释:Clip(limit)the values in the array.
夫法会被来一个距离,在距离之外的数字将于铲除到距离的边缘,例如给一定一个区间[0,1],则小于0的将变成0,大于1虽成1.

  1. python
    numpy中nonzero()的用法

nonzeros(a)回去数组a中值未为零星底因素的下标,它的返回值是一个长也a.ndim(数组a的轴数)的元组,元组的每个元素还是一个平头屡次组,其值为不零元素的下标在针对应轴上之价。

  1. Python中的axis=0,axis=1

axis=0表述列
axis=1表述行

  1. numpy.newaxis

自字面上是插新的维度的意

  1. numpy.concatenate

Join a sequence of arrays along an existing axis.

  1. 学习NumPy(2)

numpy.NAN来号不合法的价,也就非是实在的值。

当这边,我就是未提官方话的定义了。可以概括的知也用户怕劳、不易于思考、拒绝新鲜事物、拖延。

Debug

若是你没PIL模块,想经过pip进行设置的话,可能会见报错如下:
could not find a version that satisfies the requirement……
遂手动到官网下载(注:此间没有x64版本可下载,只能下载32号之了),下载得到PIL-1.1.7.win32-py2.7.exe,
虽比如笔者的老二篇稿子所陈述:
Python安装第三在库PIL时失败的解决办法
可是可能,我们不一定如作者般那么幸运:手动安装,会自动识别之前安装之Python路径,一路默认就可以了
或者还见面半路来单障碍,比如这个:

拦路虎

这,你恐怕要实践下如下文章所陈述之脚本:
【已解决】PIL安装很 “python version 2.7 required, which was not found
in the
registry.”
不过,当你看所有都大功告成时,满心欢喜地run了四起,也许还见面跳出单之:

ImportError: The _imaging C module is not installed 

那就pip install pillow下吧~
PIL The _imaging C module is not
installed

文章最后:再次表明所有转载文章就供上,感谢UX设计-高杰先生的享用,比方爱我们的章点关注**吧!比心呦!**

实战演练

9、分享

Python3.0+requests爬取百度贴吧帖子

Python2.7大网爬虫—简单的爬取百度贴吧的略微爬虫
(注:如上文作者是经Python2.7+urllib2开展爬取的)

实际上准确之来说应该是“自卑”的思维,及时类似人要呈现吧自己否定、渴望别人的肯定、害羞、对自己提高的企。因而说凡是在感是因为若吃用户以采用即时款产品是享有存在感。

Sklearn

  1. 使sklearn做单机特征工程

发如此一词话在业界普遍流传:数据和特征决定了机上之上限,而模型与算法就是压这个上限而已。那特征工程到底是啊呢?顾名思义,其庐山真面目是一致起工程活动,目的是无限特别限度地起原本数据中取特征以供算法和模型使用。

  1. 使sklearn优雅地进行数量挖掘

数据挖掘平凡包括数据搜集,数据解析,特征工程,训练模型,模型评估等步骤。使用sklearn工具得以便宜地开展特色工程及模型训练工作

  1. 依据Spark自动扩展scikit-learn
    (spark-sklearn)

3、色欲

Matplotlib

  1. Python
    3生Matplotlib画图legned(图例)中文显示乱码的化解智

①当处理器中找到字体,选择一样栽中文字体
②右键可以查看该性质从而得知字体名称
③然后每当程序中定义Matplotlib的书体管理,这里以那个命名也zhfont1,代码如下:

zhfont1 = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\simkai.ttf')

④末尾在legend中通过prop参数进行调用:

plt.legend(prop=zhfont1)
  1. Matplotlib
    Tutorial(译)

一个图像(figure)意味着用户界面的整个窗口。在一个图像遭到可以聊子区(subplot)。subplot将绘图放置在健康的网格位置上而axes允许再次自由之放置。

  1. matplotlib 可视化 ——
    移动为标轴(中心岗位)

  2. matplotlib学习笔记–Legend

亮图例

无数人口且见面盲目地追求大众潮流,这是众口都有所的心理特征。比如当你身边的同一森口且在拘留有一个趋势的下,你呢会无自觉的失去看甚样子。

基本常识

  1. python3.x中如何贯彻print不换行

print(“祝各位身体健康”, end=’ ,’)
此处以轮换默认的换行符\n

  1. w =StringVar(),其中w.get 和
    w.set()是呀意思

当Python中,StringVar是不过易字符串,get()和set()是沾与安装其内容

栗子1:支付宝的蚂蚁森林,里面的排行榜,当别人的名次高,等级高,你拨冗在后很可能就会见出嫉妒心,想追。就是采用用户之思想,从而让用户频繁使用,增强活跃度,多做一些方可接收能量的工作,产生互动超越的状况。

Tkinter

**栗子1:当您注册账号时,选择出生日期-输入年龄-选择星座;此时而是种啊感受?很麻烦吧!如果选择出生日期后活动显示出年龄以及星座,这还要是种植什么经验?当开产品设计中不怕是只要采取用户懒惰的思想,做到能选择的哪怕非给用户输入,能系统活动判断的即无受用户失去操作。**

Debug

自家之一个初衷是:我爬取下来的html,浏览器打开后内容图片以及华语都足以正常的来得,而未是乱码或者content的字节之所以当场衷达不交之时光,一开始的怀疑点落于了requests库底华语编码上了
代码分析Python
requests库中文编码问题
但当按照如上文所陈述之编码格式进行安装后,依旧不克顺风,于是乎,就想着见面不见面是自家怀念打开写副的老文件的编码问题否?于是参考如下文章,得以顺利:
python自然语言编码转换模块codecs介绍

所以codecs提供的open方法来指定打开的文件之言语编码,它会于读取的当儿自动转换为里unicode

file = codecs.open("dddd.txt", 'r', "utf-8")

设用语言内建的open函数来开辟文件,输出必定是乱码。

总结

Pandas

  1. 【原】十分钟为定pandas

  2. pandas使用小结(二)

  3. pandas库学习笔记(一)Series入门学习

Series
是一个一维数组组织的,可以存入任一一种植python的数据类型(integers,
strings, floating point numbers, Python objects, etc.)。

  1. pandas教程:[22]填充缺失值

当数码遭到设有NaN缺失值时,我们得用另外数值替代NaN,主要用了DataFrame.fillna()方法

  1. pandas教程:[24]删去缺失数据

比方数据量比较特别还是来冗余,我们好删掉有差失值的数目,你得择去行抑删除列,用底且是DataFrame.dropna(),当然Series也闹dropna方法,用法平。

  1. 《利用python进行数据解析》读书笔记–第五段
    pandas入门

pandas数据结构介绍
有数单数据结构:Series和DataFrame
Series大凡一致种类似于以为NumPy数组的靶子,它由同组数(各种NumPy数据类型)和同之有关的平组数标签(即索引)组成的。可以据此index和values分别规定索引和价值。如果无确定索引,会自行创建
0 到 N-1 索引。
DataFrame凡是一样种表格型结构,含有一组有序的排,每一样排列好是差的数据类型。既出行索引,又起列索引,可以叫看作由Series组成的字典(使用并之目)。跟其它类似的数据结构(比如R中之data.frame),DataFrame面向行和排的操作基本是平衡的。其实,DataFrame中之数是盖一个或者多独二维块存放的(不是列表、字典或者其它)。

  1. PANDAS
    数据统一和重塑(join/merge篇)

我们常常会在情侣围中刷到心灵鸡汤,职场攻略,技能干货,传播些正能量的故事,分享的人口可望自己之相知都能从精神遭受受益。所以分享是全人类的个性。

环境布置

  1. Anaconda安装keras简记
  2. win7集成显卡安装tensorflow1.0懵瓜步骤

7、冲动

环境布置

釜底抽薪pycharm无法导入本地包的题材(Unresolved reference
‘tutorial’)

①解缓存并再度开(File——>Invalidate Caches\Restart)
②比方置源目录

弗洛伊德说过,一个人数工作的思想不外乎两接触,性冲动以及期盼伟大。性冲动其实就是色欲,那么渴望伟大得掌握为虚荣。虚荣的外在表现形式也是五花八门:比如寻赞、炫耀、哗众取宠、装逼、逞强、希望生人头地、渴望被捧等。

Debug

tkinter.messagebox.showinfo doesn’t always
work

立马是导入方式的一个题材,如果你一直import tkinter或许会见面世如达到错误,需替换成import tkinter.messagebox或者from tkinter import messagebox

来一个嘲笑是这样说的:

Debug

  1. UnicodeDecodeError : ‘ascii’ codec can’t decode byte 0xe0 in
    position 0: ordinal not in
    range(128)
    每当anaconda shell 里面用pip install 总是报错’ascII’ can’t
    decode,该怎么解决?

得尝尝升级下anaconda版本哦!!!

  1. ‘builtin_function_or_method’ object is not
    subscriptable

若是凡是小括号误写成中括号为?

贪婪

P.K.

  1. numpy 辨异 (五)—— numpy.ravel() vs
    numpy.flatten()

率先声明两者所设落实的意义是同等的(将大半维数组降位一维),两者的别在于返回拷贝(copy)还是回到视图(view),numpy.flatten()返回一客拷贝,对拷贝所做的改动不会见影响(reflects)原始矩阵,而numpy.ravel()返回的是视图(view,也异常有几乎私分C/C++引用reference的象征),会潜移默化(reflects)原始矩阵。

  1. Python基础——min/max与np.argmin/np.argmax

这边应该是拿min/max(更合乎处理可迭代对象,可选取的参数是key=func)与np.min/np.max(可抱处理numpy.ndarray对象,可摘的参数是axis=0或者1)作比,只不过np.argmin/np.argmax的用法及np.min/np.max相似,这里就不进行再次凑巧了。
函数的机能不一

前端返回值,后者返回最值所在的目(下标)
拍卖的对象不同
前端更切合处理list等而迭代对象,而后者自是numpy里的着力数据结构ndarray(多维数组)
函数类型不同
min/max是Python内置的函数
np.argmin/np.argmax是numpy库中之分子函数
接口不同

min(iterable, key=func)->value
np.argmin(a, axis=None)

广泛的接口如达到所示,前者除了一个可是迭代对象外,还收取一个函数对象(keyword
argument),用于指定比较的对象(也尽管最值比较的内容是,将迭代目标中之要素逐个与func函数对象所获得返回值),可见func只可承受一个参数,如min(dict,
key=dict.get)。而np.argmax更多的凡进展轴及之比较(axis=0,也是默认的轴,是排于)

  1. python中arange()和linspace()区别

arange()类似于内置函数range(),通过点名始发值、终值和宽度创建表示相当差数列的均等维数组,注意获取的结果数组不分包终值
linspace()由此点名开头值、终值和因素个数始建表示相当差数列的一样维数组,可以透过endpoint参数指定是否包含终值,默认值为True,即含有终值

  1. [numpy]split()和array_split()

效果和split一样,唯一的区分是 array_split allows
indices_or_sections to be an integer that does not equally divide
the
axis.(也就是说,你有一个array,里面如发9个因素,你想把它分成3份,splitarray_split犹没问题,每卖3个正素呗,但如你想将她分为2份,那么问题来了,我弗克平等份4.5个吧,所以此时候split就见面报错,而array_split可以兑现这种不全等的划分,比如第一客5个,第二客4单

虽拿去年微信朋友围出之发红包可查高清照片的话,当时几乎让情人圈刷爆了,朋友发的肖像会自动生成模糊照片,朋友只能发一个随机红包才能够查看相高清照片。

Python将图纸转换成为字符画

Python将图片转换为字符画

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多少科学

色欲

基本常识

  1. Tkinter百度百科
  2. python
    GUI编程(Tkinter)

2、窥窃

基本常识

  1. Python
    zfill()方法

Python zfill() 方法返回指定长度的字符串,原字符串右对旅,前面填充0。

  1. python3中raw_input()变成了input()

  2. Python3用requests包抓取并保留网页源码的道

栗子2:成千上万论坛产品还生赞和踩的功效,有有用户就是看他于自己大,比自己精彩,我便是休夸你,就是一旦踩你,恶意评论,损毁你的影像。这虽是采取了嫉妒的心理。

即片慢慢悠悠App的打算呢非用过多证,不论开发者的原意是呀,它们以少数场景下虽是满足了“色欲”。

贪欲也是一个特别鲜明的脾气,我本着贪之总就是是,用尽可能小的投入获得尽可能大之报。它的外在表现吧多:如赌博、占小好、侥幸心理、猎奇、投机、不知满足等。

据悉这些外在表现可以提炼这些产品需要:假设排名、人欺负、美化、晒、限量、VIP、饥饿营销、个性化定制、粉丝群等。

栗子1:广大免单机游戏的宏图都具备社交属性,主要分为两近似,跟陌生人合游戏要同自己之爱人共同游玩,尤其是有的团队赛,这亟需之是默契,玩家当会把这个玩享受给协调之爱侣。

从众

做需求分析时,无论是以指导活稳定,还是为功能规划设计,思考到性层面的中心需求,才能够更管用之达成目的。

懒惰

栗子2:电商产品,经常是由此“赠品”、“积分兑换”、“返现”等手段来吸引用户。类似之还有“满赠”、“折扣”、“包邮”等营业所惯用的招,这些手段之共同点就是是运“额外获得”这种形式来满足性之物欲横流。

叩问:最后富翁选择了哪位当妻子?答案是,富翁选择了胸大的异常女人做了夫人。

4、存在感

咱得以提炼出这些产品需要:如抽奖、赠品、折扣、收益率、优惠券、积分等。基本上满足人们对、占多少好心理的活还未差市场。

当对产品开需求分析时,无论是为了指导活稳定,还是为了功能规划设计,确保能够考虑到性层面的中心要求,才会更实用的达成目的,避免走弯路。下面我来举栗子说明:

窥窃

一个极富翁选老婆,有三单候选人,他个别给了这三独妻子一千片钱和相同里头屋,让她们置东西并尽量的充满整个房间。A买了棉花,房屋填满了大部分;B买了氢气球,房屋也填充了绝大多数;C买了蜡,点燃蜡烛后,光亮充满了全方位屋子。

冲动

基于这些表现提炼出这些产品求:行、人欺负、评论、屏蔽拉黑、推荐、比分、踩等。

栗子1:抽奖看似是一个营销活动,但她自己吗是一个成品,它呢会见有各种设计,也提到到制以及与用户的互相,大部分情况下都是采取消费者贪小便宜的思维。

栗子1:微博之品功能,当你望众多总人口都于评头论足有一个波的当儿,你吗会见去关心这个波,甚至也会发表自己的评论。

1、懒惰

此功效就是动了人类窥窃到思想,还非只是这样,功能设计中尚足以望一头好友评论,看到各种评论的同伙更是按耐不住想只要探望究竟是何等的肖像啦!利用性之一个心理,就足以管对象圈玩的这样强烈!

在电商领域面临常常提到冲动型消费,举个栗子,聚美优品在把货物参加购物车晚即便开20分钟倒计时,不让用户最好多考虑和反悔的常。,倒计时这个企划我就是叫用户发生同种时紧迫感,所以当用户还尚无来得及考虑的下就已选择会了,这就是是运用了激动的秉性心理,达到了让用户冲动型消费的目的。

栗子2:饿了也,把用餐是生理需求变得重便宜,手机点几产就是有人管饭送及门口。从心理性上看,满足了“懒惰”这个性格特点。

8、从众

怀有C端互联网产品都是以满足性为产品目标的,文章于大家大快朵颐当成品功能设计中常用的10独性格心理。

存在感

栗子1:支付宝等年账单统计,在年底之下朋友围为刷爆了,其本质就是满足自我的虚荣心。支付宝不花费任何推广用,自然就直达了传播的功能。

栗子2:除了本质性上的分享以外,还有雷同种植利益驱动的形式促进分享,抽奖活动,分享给密友可基本上一致浅抽奖的会,这就是是利益驱动的享用。

6、贪婪

栗子2:缘何情人围出点赞的效益?如果没有谁还会失掉晒?当用户发一样摆放美照时,正是为虚荣心的煽动才渴望被硌赞。

章开始:本文是UX设计-高杰先生上在成品壹佰的篇章(http://www.chanpin100.com/article/105360)转载文章就供大家习,不作其他商业用途。

嫉妒

人类的嫉妒心也是无时不刻,嫉妒的展现有:各种比较、讽刺挖苦、恶整、争强好胜、撕逼、八卦等。

10、嫉妒

虚荣

5、虚荣

一日游最简易的栗子,很多切实中自卑的人头,在戏受还能够找到存在感,比如收个徒弟,团队的队长称号等。玩家有了存在感,自然就抽了玩家的流失率。

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