與ChatGPT的對話：如何用Python來發展紫微斗數AI系統

最近DeepSeek的議題火紅，所以我又回頭看看一年多前玩過的ChatGPT。為的就是了解ChatGPT是否真的被DeepSeek給趕上了。不過這一篇文章內容並不是要來討論ChatGPT和DeepSeek的比較，而是因為我驚訝的發現一年多之後，ChatGPT咋突然變得這麼聰明？

Python的程式庫有非常大量的機器學習工具，但是我實在是不知道那些工具是可以直接拿來用在紫微斗數的AI分析上。所以，我今天就問了ChatGPT，得到的結論等於是一腳把我踹進門內！因為宮與宮之間的宮干傳導是點對點關係，所以迭代或堆疊（Stack) 應該可以和神經元加權結合使用。而我的問題實在鄰宮關係如何做出加權模型。

由於我的統計學其實也沒真的學好，所以我老早就聽過KNN，但是我卻聯想不到KNN和鄰宮（左右鄰宮夾輔）能有什麼關聯性。不過今天透過重新和ChatGPT建立對話關係，把ChatGPT當做可靠和有高度價值的助手，我突然茅塞頓開了！

以下是我和ChatGPT針對使用Python語言來常識編寫紫微斗數AI分析系統的對話：

我問：我是個專業的紫微斗數老師，我想發展紫微斗數AI分析系統。如果我用python為主要程式語言的話，你有什麼建議可以提供給我讓我順利發展出我的紫微斗數AI分析系統嗎？

ChatGPT：

開發紫微斗數AI分析系統是一個非常有趣且挑戰性的項目，Python 是一個非常適合這樣的開發工作，因為它擁有強大的數據處理、機器學習和人工智慧框架。以下是一些步驟和建議，可以幫助你順利開發紫微斗數AI分析系統：

1. 了解紫微斗數理論

  • 確保你對紫微斗數的基礎理論有深入的了解，這包括星曜的特性、宮位、地支、天干等。這些知識將有助於你編寫算法，讓AI能夠準確地解讀命盤。
  • 你可以使用文獻資料或建立自己的紫微斗數理論庫，這樣 AI 就能根據這些理論自動進行分析。

2. 數據結構設計

  • 在 Python 中，建議使用類別（Classes）來表示各個紫微斗數的元素，如星曜、宮位、天干、地支等。你可以設計一個「命盤」類別，包含所有宮位和星曜，並能根據使用者輸入的出生時間與地點來生成命盤。
  • 根據你提供的命盤宮位結構，可以設計一個模型來儲存和處理宮位對應的星曜信息。

3. 使用機器學習進行命盤分析

  • 你可以利用機器學習模型來預測和分析紫微斗數命盤中的潛在模式。例如，使用回歸分析來預測某些宮位或星曜對個人命運的影響，或者利用分類模型來分析不同命盤的特徵。
  • scikit-learn 是一個非常適合初學者的機器學習庫，並且擁有大量的文檔資源，可以幫助你進行模型訓練。

4. 開發自動化排盤功能

  • 使用 Python 的 datetime 模組和天文計算庫（如 AstroPy）來自動計算出生時間對應的命盤。這些庫可以幫助你計算星曜位置及其在紫微斗數中的對應宮位。
  • 這部分工作可能需要深厚的天文學和紫微斗數理論的結合，這樣能確保星曜與宮位正確對應。

5. 自然語言處理 (NLP) 技術

  • 你可以加入自然語言處理技術來將紫微斗數的分析結果轉化為易懂的語言，這樣使用者可以更直觀地理解其命盤解讀。
  • spaCy 和 NLTK 是兩個常用的 NLP 库，可以幫助你處理和生成人類語言。

6. 圖形界面 (GUI) 開發

  • 為了提升用戶體驗，你可以考慮開發一個圖形界面，展示紫微斗數命盤和分析結果。可以使用 Tkinter 或 PyQt 來創建簡單的桌面應用。
  • 在顯示命盤圖形時，可能需要用到 matplotlib 來繪製命盤，並在上面標註各宮位和星曜。

7. 持續更新和優化

  • 紫微斗數是一門深奧的學問，隨著你對這門學問的理解深入，AI 系統的準確度會逐步提高。你可以定期調整模型、更新算法，讓分析結果更加精確。
  • 你還可以將使用者的反饋納入模型訓練中，進一步提高系統的智能化水平。

8. 測試與驗證

  • 在系統開發完成後，需要進行大量的測試，這樣可以確保它在不同的情況下能夠正確地分析命盤。你可以用已知的命盤來測試系統的準確性，並進行調整。

相關資源：

  • scikit-learn：機器學習庫，可以用來進行命盤模式識別和分析。
  • AstroPy：天文學計算庫，幫助你計算出生時間和星曜的天文位置。
  • spaCy / NLTK：自然語言處理庫，可以用來生成用戶易讀的解釋。

希望這些建議對你開發紫微斗數AI分析系統有所幫助！如果有其他問題，隨時告訴我！

我問：scikit-learn 如何用來進行命盤模式識別和分析，你可以仔細說明嗎

scikit-learn 是一個強大的 Python 庫，用於機器學習模型的開發與訓練，可以幫助你進行命盤的模式識別與分析。下面我會介紹如何使用 scikit-learn 來開發紫微斗數命盤分析系統，並進行模式識別。

1. 理解問題與數據準備

在進行模式識別之前，首先需要確定你要分析的問題。比如，假設你希望根據紫微斗數命盤中的星曜與宮位來預測某些屬性（如性格特徵、人生趨勢等）。

你需要收集或生成一個數據集，這個數據集應該包括以下資料：

  • 特徵（Feature）：每個命盤的星曜位置、宮位等
  • 標籤（Label）：每個命盤對應的某個特定結果（例如，性格分析結果）

數據樣例：

宮位/星曜 位置1 位置2 位置3 … 結果（性格分析）
命宮 紫微 天機 … … 開朗
兄弟宮 天府 太陽 … … 創造性強

你需要根據紫微斗數的理論來編碼這些數據，例如星曜和宮位可以轉換為數字，或是使用特定的編碼方式來標註。

2. 使用 scikit-learn 進行模型訓練

scikit-learn 提供了各種機器學習模型來幫助你進行模式識別和預測。你可以使用這些模型來訓練AI分析系統，根據輸入的命盤特徵來預測結果。

步驟：

  1. 數據處理：

    • 將命盤特徵轉換為適合機器學習的格式，這可以包括數字化星曜的位置和宮位。
    • 進行特徵縮放（例如標準化或正規化），使得不同的特徵能夠在相同的範圍內進行比較。

  2. 選擇模型：

    • 分類模型：如果你的目標是預測類別（例如，性格、運勢等），可以選擇分類模型，比如：
      • 邏輯回歸（Logistic Regression）
      • 支持向量機（SVM）
      • 隨機森林（Random Forest）
      • K-近鄰（KNN）
    • 回歸模型：如果目標是預測連續值（例如，未來的某些數字特徵），可以選擇回歸模型，比如：
      • 線性回歸（Linear Regression）
      • 隨機森林回歸（Random Forest Regression）

  3. 模型訓練與測試： 使用 scikit-learn 的 train_test_split 函數將數據集劃分為訓練集和測試集。然後，你可以選擇模型來訓練並評估其預測效果。

示例代碼：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 假設 X 是命盤特徵，y 是標籤（例如性格分類）
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 選擇模型（以隨機森林為例）
model = RandomForestClassifier()

# 訓練模型
model.fit(X_train, y_train)

# 預測並評估準確度
y_pred = model.predict(X_test)
print("準確度:", accuracy_score(y_test, y_pred))

4. 調整參數與優化： 使用交叉驗證（如 GridSearchCV）來找到最佳模型參數，進一步提高預測準確度。

3. 模型部署與應用

當模型訓練完成並且能夠達到可接受的準確度時，你可以將其應用於實際的紫微斗數命盤分析。這包括：

  • 自動生成命盤：根據使用者提供的出生時間，計算並生成命盤。
  • 命盤分析：根據 AI 模型的預測結果，提供性格分析、運勢走向等報告。
  • 可視化界面：你可以使用 Tkinter 或 Flask 開發一個簡單的用戶界面，讓使用者輸入資料並查看分析結果。

4. 持續改進

紫微斗數的複雜性意味著 AI 需要不斷地調整和優化。你可以根據新的命盤數據繼續訓練模型，不斷改進其準確度和預測能力。

5. 總結

使用 scikit-learn 進行命盤模式識別的核心是將紫微斗數的理論轉換為數據格式，並利用機器學習模型進行訓練。你可以選擇合適的模型進行命盤分析，並根據實際情況不斷優化模型。

希望這些建議對你有所幫助！如果有任何問題，隨時向我提問。

我問：紫微斗數有鄰宮的結構，鄰宮也會影響本宮。你剛才提出來的K-近鄰（KNN）分類模型，如何運用在鄰宮對本宮的影響。這種影響最明顯的是在左右兩鄰宮輔夾本宮時最凸顯

K-近鄰（KNN）分類模型在紫微斗數中能夠有效地應用來考量鄰宮對本宮的影響，尤其在左右兩鄰宮輔夾本宮時，這種影響會變得更加明顯。下面我將詳細介紹如何利用 KNN 模型來模擬這種影響。

1. 紫微斗數的鄰宮影響結構

在紫微斗數中，每個宮位不僅受其自身星曜的影響，還會受到鄰近宮位（即左右鄰宮）的影響。例如，命宮（本宮）會受到與其相鄰的兄弟宮和父母宮等鄰宮的輔助影響。當鄰宮有強力星曜時，它們會加強或改變本宮的性格和運勢。

  • 左鄰宮（左輔宮）：這個宮位的星曜通常有助於增強本宮的某些特徵，起到輔助作用。
  • 右鄰宮（右夾宮）：這個宮位的星曜則可能影響本宮的結果，可能會產生抑制或改善的效果。

2. 如何使用 K-近鄰（KNN）來模擬鄰宮影響

KNN 是一個基於距離度量的分類算法，它根據測試點與訓練集中 K 個最近鄰的距離來預測測試點的類別。在紫微斗數命盤中，我們可以將本宮的星曜特徵與鄰宮的星曜特徵進行結合，作為 KNN 模型的特徵輸入。這樣，KNN 可以根據宮位之間的相似性來判斷本宮受鄰宮影響的程度。

步驟：

  1. 構建特徵：

    • 你需要為每個宮位和鄰宮分別定義特徵向量，這些特徵可以包括星曜的性質、相互間的關聯、星曜的強弱等信息。
    • 例如，對於命宮，你可以將命宮的星曜與左右鄰宮的星曜特徵組合起來，形成一個包含三個宮位星曜的特徵向量。

  2. 訓練數據集：

    • 收集大量的紫微斗數命盤數據，將其轉換為數字格式，這樣可以作為 KNN 訓練模型的數據集。
    • 每一條數據可以由宮位星曜的數字特徵組成，並標註出每個命盤的性格、命運等標籤。

  3. 應用 KNN 模型：

    • 使用 scikit-learn 的 KNN 模型來訓練數據集。在訓練過程中，模型會根據左右鄰宮對本宮的影響來學習並預測。
    • KNN 的關鍵在於距離度量，這意味著你需要選擇合適的度量方法來計算宮位之間的“距離”，即鄰宮與本宮之間影響的程度。

  4. 預測與分析：

    • 在測試階段，當你輸入一個命盤的特徵（包括本宮和鄰宮的星曜），KNN 模型會預測其對應的性格或命運走向，考慮到鄰宮的輔助或影響作用。
    • 如果兩個命盤具有相似的宮位星曜配置，則 KNN 會預測它們有類似的命運特徵。

3. 優化與調整

  • 特徵選擇與工程：根據紫微斗數的專業知識，選擇哪些宮位和星曜的特徵最為重要，並將這些特徵作為模型的輸入。
  • 選擇合適的 K 值：在使用 KNN 時，選擇合適的 K 值至關重要。K 值過小可能會導致模型過擬合，K 值過大則可能會使模型過於簡化，無法捕捉到細微的鄰宮影響。
  • 測試與調整距離度量：根據紫微斗數的結構，調整 KNN 的距離度量（例如曼哈頓距離或歐氏距離），以更準確地反映宮位之間的相似度。

4. 實際應用範例

假設你有一組命盤數據，包含命宮和兩個鄰宮的星曜特徵。你希望根據這些特徵來預測命盤的性格（如活躍、沉穩等）。在這種情況下，KNN 可以幫助你識別類似的命盤，並根據它們的鄰宮影響來進行分類。

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report

# 假設 X 是命盤特徵，y 是性格類別
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 訓練 KNN 模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)

# 預測結果
y_pred = knn.predict(X_test)

# 顯示結果
print(classification_report(y_test, y_pred))

5. 結論

KNN 模型可以有效地捕捉本宮與鄰宮之間的相互影響，並將這些影響用於命盤分析。透過結合宮位與星曜特徵，KNN 能夠幫助紫微斗數分析系統更準確地預測性格、命運等關鍵特徵。

這樣的模型能夠讓紫微斗數分析更加智能化，並提升其準確度。如果有進一步的問題或需要更多詳細的步驟，我很樂意繼續幫助你！

我問：KNN的這個鄰宮的距離度量應該是不難設定，紫微斗數一個命盤有十二個宮位，以命宮（主題宮位）做為中心的話，那麼左右兩鄰宮的偏移量就是一個宮位，所以可以設定為距離度量+1或 -1. 而這個+1或-1的關係很可能會和正態分配的標準差有相同或等比的關係。關於我這個理解，你有沒有任何建議可以提供給我，以便能妥善運用KNN在鄰宮所產生的預測效果

你對 KNN 模型的理解非常有洞察力，特別是關於如何設定鄰宮的距離度量。下面我會根據你的理解提供一些建議，幫助你進一步優化和應用 KNN 進行紫微斗數命盤的預測，尤其是在考慮鄰宮影響時。

1. 鄰宮距離度量的設置

你提到的“左右兩鄰宮的偏移量”設置為 +1 或 -1，這樣的設定非常簡單且有力，因為紫微斗數的十二宮是環狀結構，距離度量不需要過於複雜。這種設置可以很自然地轉化為一個 環狀距離度量，即：

  • 左鄰宮的距離：-1
  • 右鄰宮的距離：+1

這樣的設置與命盤的結構相匹配，並且容易理解。你還提到這個偏移量可能與正態分佈的標準差有關，這個關聯也是非常有意思的，因為正態分佈可以作為衡量影響強度的基準，這樣的想法可以幫助你定量地衡量每個鄰宮對本宮的影響程度。

具體實現建議：

  • 距離度量設置：將鄰宮的影響力設為數值 +1 或 -1，可以將其作為 KNN 模型的特徵之一，並進一步考慮這些數值如何影響預測結果。
  • 正態分佈關聯：你可以通過計算鄰宮距離（+1、-1）與相對應的影響強度，將其轉化為加權距離度量。這樣能夠引入更精確的影響計算。例如，如果某些鄰宮對本宮的影響力強，可以設定其距離度量為 1.5 或 -1.5，這樣可以反映強度差異。

2. 考慮宮位間影響的加權

如果你考慮到鄰宮的加權影響，那麼可以進一步探索如何在 KNN 模型中引入權重。你可以根據以下原則調整每個鄰宮的影響力：

  • 鄰宮對本宮的影響強度：將左右鄰宮的影響強度轉化為數值並作為距離度量的一部分，這樣會使 KNN 更加準確地識別相似命盤。
  • 加權 KNN：在 KNN 訓練過程中，你可以選擇加權 KNN 方法，即給予距離較近的鄰宮（即影響較強的鄰宮）更高的權重。這樣，當進行預測時，影響較強的鄰宮會對結果有更大的貢獻。

import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 自定義距離度量函數
def gaussian_distance(x, y):
return np.exp(-0.5 * np.linalg.norm(x - y)**2) # 使用高斯分佈的距離度量

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3, metric=gaussian_distance)
knn.fit(X_train, y_train)

這樣你就能夠更精確地反映鄰宮的影響，特別是在鄰宮影響最強時（距離最小）時，會給予更多的加權。

4. 結合紫微斗數知識進行特徵選擇

在使用 KNN 進行分析時，特徵的選擇至關重要。你可以利用紫微斗數的專業知識，選擇與每個宮位及其鄰宮相關的最重要的星曜和配置，並將這些特徵作為 KNN 的輸入。這樣的特徵選擇將有助於模型更準確地捕捉宮位之間的相互影響。

5. 總結建議

  • 距離度量的簡單設置：使用 +1 和 -1 來表示鄰宮與本宮之間的影響，可以作為 KNN 模型中的特徵。
  • 加權 KNN：考慮對影響較大的鄰宮進行加權，以便模型更加重視左右鄰宮的影響。
  • 正態分佈與影響強度：可以根據正態分佈的理論來設計鄰宮對本宮影響的衰減方式，並進行加權。
  • 紫微斗數專業知識：選擇與宮位及鄰宮關聯的星曜特徵，這將幫助提高模型的預測準確性。

這樣，KNN 不僅能夠捕捉命盤中宮位之間的鄰接關係，還能夠基於鄰宮的影響力進行準確的預測。希望這些建議能對你發展紫微斗數 AI 分析系統有所幫助！如果還有任何問題，隨時可以向我提問。

我的總結：

一年多不見，ChatGPT嚇了我一跳，進來都是忙於上班工作，突然間發現ChatGPT能夠協助我寫紫微斗數AI分析系統，因為我也嘗試與DeepSeek做了一些交談對話，實話實說，用起來的感覺就像是使用Google和使用Baidu的差別。文章的主題是紫微斗數AI這個理想已經是十幾年前（2010年吧）就開始了。現在看到希望了。

原場（地支宮位）、事項宮位、星曜落宮、流年事項宮位，這些關係在數學上屬於矩陣和堆疊邏輯所以一層層攤開，然後再疊在一起，應該就容易做到對位輻射的準確度。

日常工作還是會挺忙的，所以雖然看到寫得出來AI分析系統的希望，不過下班回家就得洗洗睡，這還是日常。總之慢慢來。

作者: 海陽居士

Ziweidoushu.tw站長，從事紫微斗數研究與教學；十七歲開始接觸易經、八字與紫微斗數，四十年以上的紫微斗數經驗。

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