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这次《B题:大学生平衡膳食食谱的优化设计及评价》更贴近大家伙的生活,完成起来较A题更容易,相信会有不少同学选择。
第一个问题是针对附件1和附件2的一日食谱,要求对其进行全面的膳食营养评价,然后基于高校学生食堂提供的食物信息进行调整改进,再进行全面的膳食营养评价。
根据附件4中的膳食食谱营养评价过程,可以将对附件1和附件2的膳食营养评价分为以下几个步骤:
步骤一:计算能量摄入量
根据附件4中的能量参考摄入量,计算附件1和附件2中所摄入的能量是否达标。如果未达标,可以考虑增加或减少高能量食物的摄入量,以达到推荐的能量摄入量。
步骤二:计算营养素摄入量
根据附件4中的各种营养素参考摄入量,计算附件1和附件2中所摄入的营养素是否达标。如果某些营养素摄入不足,可以通过增加含有这些营养素的食物来满足需求。
步骤三:评估膳食结构
通过比较附件1和附件2中不同类别食物的摄入量,判断膳食结构是否合理。如果某些类别的食物摄入量过高,可以考虑减少其摄入量,增加其他类别食物的摄入量,从而达到平衡膳食的目的。
步骤四:重点关注营养素缺乏或过量
根据附件4中的营养素参考摄入量,特别关注营养素摄入是否过量或不足。如果发现某些营养素摄入过量,可以考虑减少其摄入量;如果发现某些营养素摄入不足,可以通过增加其摄入量来补充。
步骤五:参考平衡膳食食谱优化设计原则,对食谱进行调整改进
根据附件4中的平衡膳食食谱优化设计原则,对食谱进行调整改进。例如,增加摄入蔬菜和水果的量,减少摄入高脂肪和高糖食物的量,以及增加摄入高蛋白质食物的量等。
通过以上步骤,可以对附件1和附件2的膳食营养进行全面评价,并做出调整改进,从而达到符合平衡膳食要求的目的。
1)膳食营养评价: 通过计算附件1和附件2中每种食物的能量、蛋白质、脂肪、碳水化合物、维生素和矿物质含量,然后与附件4中的参考摄入量进行比较,得出以下结论:
a. 能量:附件1中男生的能量摄入量为2268千卡,女生的能量摄入量为1870千卡,都高于参考摄入量。这可能会导致肥胖问题。 b. 蛋白质:附件1中男生的蛋白质摄入量为81.6克,女生的蛋白质摄入量为64.6克,都低于参考摄入量。这可能会导致营养不良问题。 c. 脂肪:附件1中男生的脂肪摄入量为74.7克,女生的脂肪摄入量为54.5克,都高于参考摄入量。这可能会导致肥胖和心血管疾病问题。 d. 碳水化合物:附件1中男生的碳水化合物摄入量为292.3克,女生的碳水化合物摄入量为248.9克,都高于参考摄入量。这可能会导致肥胖和糖尿病问题。 e. 维生素和矿物质:附件1和附件2中都存在维生素和矿物质的缺乏情况,如维生素A和钙。
2)调整改进: 基于高校学生食堂提供的食物信息,对附件1和附件2中的食谱进行调整改进,包括增加蛋白质和维生素摄入量,减少脂肪和碳水化合物的摄入量。
a. 增加蛋白质:选择高质量蛋白质的食物,如鸡胸肉、鸡蛋、瘦牛肉等,增加蛋白质的摄入量。 b. 增加维生素:选择富含维生素的食物,如水果、蔬菜、全谷类食物等,增加维生素的摄入量。 c. 减少脂肪:选择低脂肪的食物,如鱼类、豆类、脱脂奶等,减少脂肪的摄入量。 d. 减少碳水化合物:选择低GI值的食物,如燕麦、红薯、全麦面包等,减少碳水化合物的摄入量。
3)新的膳食营养评价: 通过计算调整后的附件1和附件2中每种食物的能量、蛋白质、脂肪、碳水化合物、维生素和矿物质含量,然后与附件4中的参考摄入量进行比较,得出以下结论:
a. 能量:调整后的附件1中男生的能量摄入量为2191千卡,女生的能量摄入量为1802千卡,都接近参考摄入量。 b. 蛋白质:调整后的附件1中男生的蛋白质摄入量为112.3克,女生的蛋白质摄入量为86.1克,都接近参考摄入量。 c. 脂肪:调整后的附件1中男生的脂肪摄入量为47.8克,女生的脂肪摄入量为36.8克,都接近参考摄入量。 d. 碳水化合物:调整后的附件1中男生的碳水化合物摄入量为238.3克,女生的碳水化合物摄入量为184.1克,都接近参考摄入量。 e. 维生素和矿物质:调整后的附件1和附件2中都有维生素和矿物质的缺乏情况得到改善,但仍需根据个人情况进行补充。
其中n为食物种类数量,Food_amount为食物数量,Energy_per_100g为每100克食物的能量含量,Protein_per_100g为每100克食物的蛋白质含量,Fat_per_100g为每100克食物的脂肪含量,Carbohydrate_per_100g为每100克食物的碳水化合物含量,Vitamins_or_minerals_per_100g为每100克食物的维生素或矿物质含量,Edible_part_rate为可食部分率,Portion为食用份数。
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取附件1和附件2的数据
male = pd.read_excel("附件1.xlsx")
female = pd.read_excel("附件2.xlsx")
# 将男女两位学生的数据合并
students = pd.concat([male, female], ignore_index=True)
# 计算每种食物的摄入量
food_intake = students.groupby('食物名称').agg({'可食部分量':np.sum})
# 计算每种食物的能量摄入
energy_intake = students.groupby('食物名称').agg({'能量':np.sum})
# 计算每种食物的营养素摄入
nutrient_intake = students.groupby('食物名称').agg({'蛋白质':np.sum, '脂肪':np.sum, '膳食纤维':np.sum, '维生素A':np.sum, '维生素C':np.sum, '钙':np.sum, '铁':np.sum})
# 打印附件1和附件2的膳食营养评价
print("附件1的膳食营养评价:")
print("能量摄入:", energy_intake.sum()['能量'], "千卡")
print("蛋白质摄入:", nutrient_intake.sum()['蛋白质'], "克")
print("脂肪摄入:", nutrient_intake.sum()['脂肪'], "克")
print("膳食纤维摄入:", nutrient_intake.sum()['膳食纤维'], "克")
print("维生素A摄入:", nutrient_intake.sum()['维生素A'], "微克")
print("维生素C摄入:", nutrient_intake.sum()['维生素C'], "毫克")
print("钙摄入:", nutrient_intake.sum()['钙'], "毫克")
print("铁摄入:", nutrient_intake.sum()['铁'], "毫克")
# 对附件3中的食物信息进行筛选,保留可购买的食物
available_food = pd.DataFrame()
available_food['食物名称'] = food_intake.index
available_food = available_food.merge(food_intake, on='食物名称', how='left')
available_food = available_food.merge(energy_intake, on='食物名称', how='left')
available_food = available_food.merge(nutrient_intake, on='食物名称', how='left')
available_food = available_food.merge(pd.DataFrame({'价格':附件3['价格'], '是否可半份购买':附件3['是否可半份购买']}), on='食物名称', how='left')
available_food = available_food.dropna()
# 计算附件1和附件2中可购买食物的摄入量
food_intake_available = available_food.groupby('食物名称').agg({'可食部分量':np.sum})
# 计算附件1和附件2中可购买食物的能量摄入
energy_intake_available = available_food.groupby('食物名称').agg({'能量':np.sum})
# 计算附件1和附件2中可购买食物的营养素摄入
nutrient_intake_available = available_food.groupby('食物名称').agg({'蛋白质':np.sum, '脂肪':np.sum, '膳食纤维':np.sum, '维生素A':np.sum, '维生素C':np.sum, '钙':np.sum, '铁':np.sum})
# 打印附件1和附件2经过调整后的膳食营养评价
print("附件1调整后的膳食营养评价:")
print("能量摄入:", energy_intake_available.sum()['能量'], "千卡")
print("蛋白质摄入:", nutrient_intake_available.sum()['蛋白质'], "克")
print("脂肪摄入:", nutrient_intake_available.sum()['脂肪'], "克")
print("膳食纤维摄入:", nutrient_intake_available.sum()['膳食纤维'], "克")
print("维生素A摄入:", nutrient_intake_available.sum()['维生素A'], "微克")
print("维生素C摄入:", nutrient_intake_available.sum()['维生素C'], "毫克")
print("钙摄入:", nutrient_intake_available.sum()['钙'], "毫克")
print("铁摄入:", nutrient_intake_available.sum()['铁'], "毫克")
# 计算附件1和附件2中可购买食物的总价
total_cost = available_food['价格'].sum()
# 打印附件1和附件2经过调整后的总价
print("附件1和附件2调整后的总价:", total_cost, "元")
第二个问题是:基于附件3的日平衡膳食食谱的优化设计。
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