#计算人体体脂率 #输入部分 #身高 personHeight = input("请输入你的身高(m):") personHeight = float(personHeight) #体重 personWeight = input("请输入你的体重(Kg):") personWeight = float(personWeight) #年龄 personAge = input("请输入你的年龄:") personAge = int(personAge

主要是为了提醒自己要——保重 height = input('请输入身高(m):') weight = input('请输入体重(KG):') age = input('请输入年龄:') sex = input('请输入性别(男:1,女:0):') BMI = float(weight) / (float(height) * float(height)) per = 1.2 * BMI + 0.23 * int(age) - 5.4 - 10.8 * int(sex) if sex == 1:

通过一个人的身高.体重.年龄.性别,判断这个人的体脂率,并且反馈是否正常? 首先接到项目后一定要一步步细分任务,直到每个细分的任务都可以用代码来实现. 写代码之前,先要确定python版本的问题 然后先用注释把每项的任务标注出来,方便理清具体的实现步骤 代码如下: # 输入# 身高personHeight = input("请输入您的身高(m):")personHeight = float(personHeight) float 转换成小数点数值 # 体重personWeight =

tips:在datetime模块里有一个计算时间差的 timedelta.让两个datetime对象相减就得到timedelta ###--Python实现天数倒计时计算 #tips:在datetime模块里有一个计算时间差的 timedelta. #让两个datetime对象相减就得到timedelta from datetime import datetime #构造一个将来的时间 future = datetime.strptime('2019-02-01 08:00:00','%Y-%m

Python C3 算法 手动计算顺序   手动计算类继承C3算法原则: 以所求类的直接子类的数目分成相应部分 按照从左往右的顺序依次写出继承关系 继承关系第一个第一位,在所有后面关系都是第一个出现的,提取出来,其他都替换掉 如果步骤3中不成立,就到后面一部分去找 然后继续在后面这部分找,知道找不到,再回到第一部分去找 直到结束. 下面上例题,看下如何应用 .从左到右依次写出类继承关系,并分好部分 左边|右边 HGECA,HGEA,HGMX,HGMY|HFDBA,HFDCA,HFECA,HFEA

python使用datetime模块计算各种时间间隔的方法 本文实例讲述了python使用datetime模块计算各种时间间隔的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: python中通过datetime模块可以很方便的计算两个时间的差,datetime的时间差单位可以是天.小时.秒,甚至是微秒,下面的代码就演示了datetime模块在计算时间差时的强大功能     # -*- coding: utf-8 -*- #!/usr/bin/env python import datetime #d

参考:python文本相似度计算 原始语料格式:一个文件,一篇文章. #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- import jieba from gensim import corpora,models,similarities import codecs def cut_words(file): with open(file, 'r',encoding="utf-8") as f: text = f.read() words = j

Python基础与科学计算常用方法 本文使用的是Jupyter Notebook,Python3.你可以将代码直接复制到Jupyter Notebook中运行,以便更好的学习. 导入所需要的头文件 import numpy as np import numpy as np import matplotlib as mpl from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from matplotlib import cm import time from scipy

Numpy等Python科学计算包的安装与配置 参考: 1.下载并安装 http://www.jb51.net/article/61810.htm 1.安装easy_install,就是为了我们安装第三方扩展包更容易 首先下载easy_install的安装包,下载地址:http://pypi.python.org/pypi/setuptools 在python下运行ez_setup.py 2.添加环境变量python安装地址\scripts python的安装目录中生成scripts目录,其中有

参考:http://blog.csdn.net/a1311543690/article/details/ 1.sudo apt-get install python-pip pip是Python的一个安装和管理扩展库的工具.同时会提示下载安装依赖包 2.sudo apt-get install python-dev sudo apt-get install python-matplotlib 下载安装python 直接输入:python就可以运行 cd 进入文件夹 ls察看文件夹文件 3. 进入

解决两个问题: (1)Import Error: No module named numpy (2)Python version 2.7 required, which was not found in the registry (1)这种错误是因为没有安装numpy科学计算库,因此需要安装此模块. 首先下载正确的exe安装文件:numpy-MKL-1.8.0.win-amd64-py2.7.exe. 接着我们双加打开安装文件,点击运行按钮 安装过程很简单,点击下一步 在第一步,如果你看到自己的

大家都知道python的默认值是在函数定义时计算出来的, 也就是说默认值只会计算一次, 之后函数调用时, 如果参数没有给出,同一个值会赋值给变量, 这会导致, 如果我们想要一个list默认值, 新手通常这么写: def foo(a=[]): a.append(3) print a 其实是错误的,两次调用会这样的结果: [3] [3, 3] 其实应该这么写 def baz(a=None): a = a or [] a.append(3) print a 两次调用输出以下结果: [3] [3] 这样

一.LCD显示图像的过程如下: 其中,VSYNC和HSYNC是有宽度的,加上后如下: 参数解释: HBP(Horizontal Back Porch)水平后沿:在每行或每列的象素数据开始输出时要插入的象 素时钟周期数 HFP(Horizontal Front Porch )水平前沿:在每行或每列的象素结束到LCD 行时钟输出脉冲 之间的象素时钟数 VBP(Vertical Back Porch)垂直后沿:在垂直同步周期之后帧开头时的无效行数 VFP(Vertical Front Porch)垂直

path=r"F:\\PYTHON\\day8\\ftp_server\\"#这里我直接写了固定地址,你可以自己输入 file_size = 0 def split_doc(path): global file_size#声明全局变量 file_list=os.listdir(path)#将path下的所有目录列出(只列出path下的”儿子“目录,不含“孙子等”的目录) for file in file_list: #遍历文件及目录,如果是目录我再次调用该函数列出该目录下的所有文件和目

在Python中,布尔类型还可以与其他数据类型做 and.or和not运算,请看下面的代码: In [1]: a = True In [2]: print(a and 'a=T' or 'a=F') a=T 输出为: a=T 计算结果不是布尔类型,而是字符串 a=T,这是为什么呢? 因为Python把0.空字符串''和None看成 False,其他数值和非空字符串都看成 True,所以: True and 'a=T' 计算结果是 'a=T' 继续计算 'a=T' or 'a=F' 计算结果还是

Python: v3.6 Pandas: v0.23.4 使用以下方法计算与国内财经软件显示一致 low_list = df['最低价'].rolling(9, min_periods=9).min() low_list.fillna(value = df['最低价'].expanding().min(), inplace = True) high_list = df['最高价'].rolling(9, min_periods=9).max() high_list.fillna(value =

Python的hashlib提供了很多摘要算法,如MD5,SHA1等常用算法. 什么是摘要算法呢?摘要算法又称哈希算法.散列算法.它通过一个函数,把任意长度的数据转换为一个长度固定的数据串(如MD5值共32位,且每位都是用16进制进行表示). 摘要算法就是通过摘要函数对任意长度的数据data计算出固定长度的摘要digest,目的是为了发现原始数据是否被人篡改过. 摘要算法之所以能指出数据是否被篡改过,就是因为摘要函数是一个单向函数,计算digest很容易,但通过digest反推数据data却非常

做评分卡模型时(假设有多个自变量,因变量即是否违约.)通常需要筛选变量. k-s值的作用类似于AUC,它期初是用来评价模型(变量)对是否违约事件的区分程度的. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Apr 8 17:04:37 2019 @author: Administrator ks计算 """ import pandas as pd import numpy as np data_test_2

1. 距离计算,不要通过遍历每个样本来计算和指定样本距离,而是通过对于指定样本进行广播(复制)成为一个shape和全局一致后,再进行整体计算,这里的广播 / 复制采用的是tile函数来实现的: 2. numpy的排序函数argsort,这个函数可以默认按照冒泡排序进行排序:对于一维数组,正序排列正常传入数组即可返回np.argsort(x):如果是逆序则是np.argsort(-x):类似的对于二维数组,需要指定一下axis,如果0代表按照列进行排序,axis=1代表按照行进行排序: 3. 对于

来自:https://www.jb51.net/article/73561.htm 一.引言 在arcgis打开一个图层的属性表,可以对属性表的某个字段进行计算,但是在平常一般都是使用arcgis提供的字段计算器的界面进行傻瓜式的简答的赋值操作,并没有使用到脚本对字段值进行逻辑的操作.由于最近一直在学python脚本,刚好又碰上一好基友需要我的助攻(使用arcgis制图),这就用上了.本以为能够轻松搞定的,没想到搬石头砸脚了,下面就来说我是如何被砸脚的吧. 二.问题描述:将test字段中值为“湖