python 实现体质指数BMI计算
看代码吧~
name = input('Name') height = input('Height(m):') weight = input('Weight(kg):') BIM = float(float(weight)/(float(height)**2)) if BMI <18.5: print('过轻') elif BMI <= 25: print('正常') elif BMI <= 28: print('过重') elif BMI <= 32: print('肥胖') else: print('严重肥胖')
小明身高1.75,体重80.5kg。请根据BMI公式(体重除以身高的平方)帮小明计算他的BMI指数,并根据BMI指数:
低于18.5:过轻
18.5-25:正常
25-28:过重
28-32:肥胖
高于32:严重肥胖
补充: 用python计算身体质量指数BMI来判断体型
身体质量指数BMI:对身体质量的刻画(Body Mass Index)
国际上常用的衡量人体肥胖和健康程度的重要标准,主要用于统计分析
定义:
BMI=体重(kg)/身高^2(m2)
有上图考虑BMI的值的结果因国内和国外的标准不同而不同,故编程将两种标准均考虑进去!!!
数据类型不一致。
1.用int()转换
2.用eval()函数
先看int()或int(float())效果:
单位错了,但红色尖头的细节还是要注意!!!
tall = int(input("请输入你的身高(kg):")) heigh =int( float(input("请输入你的体重(m):"))) #注意变量 tall 和 heigh 的数据类型是字符串,若参与计算,则用eval(). # BMI=体重(kg)/身高^2(m2) BMI = heigh / pow(tall,2) if BMI < 18.5 : print("偏瘦") elif ((BMI >= 18.5 and BMI <= 25) or (BMI >= 18.5 and BMI <= 24)) : print("正常") elif ((BMI > 25 and BMI <= 30) or (BMI >24 and BMI <= 28)) : print("偏胖") elif ((BMI > 30) or (BMI >28)) : print("肥胖")
看看eval()函数:
tall = eval((input("请输入你的身高(m):"))) heigh =eval((input("请输入你的体重(kg):"))) BMI = heigh / pow(tall,2) if BMI < 18.5 : print("偏瘦") elif ((BMI >= 18.5 and BMI <= 25) or (BMI >= 18.5 and BMI <= 24)) : print("正常") elif ((BMI > 25 and BMI <= 30) or (BMI >24 and BMI <= 28)) : print("偏胖") elif ((BMI > 30) or (BMI >28)) : print("肥胖")
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。
相关推荐
-
python scipy 稀疏矩阵的使用说明
稀疏矩阵格式 coo_matrix coo_matrix 是最简单的稀疏矩阵存储方式,采用三元组(row, col, data)(或称为ijv format)的形式来存储矩阵中非零元素的信息. 在实际使用中,一般coo_matrix用来创建矩阵,因为coo_matrix无法对矩阵的元素进行增删改操作:创建成功之后可以转化成其他格式的稀疏矩阵(如csr_matrix.csc_matrix)进行转置.矩阵乘法等操作. coo_matrix可以通过四种方式实例化,除了可以通过coo_matrix(D)
-
python中os.path.join()函数实例用法
1.说明 拼接文件路径,可以有多个参数. 2.语法 os.path.join(path1,path2,*) path1 初始路径. path2 需要拼接在其后的路径.初始路径文件夹下的文件或文件夹.可以有多个需要拼接的参数,依次拼接. 3.注意 如果拼接在后的参数中含有'\'开头的参数,将从'\'开头的参数开始,前面的参数均将失效,并且路径将从对应磁盘的根目录开始. 4.实例 >>> import os >>> path='D:\dataset' >>>
-
Python 如何解决稀疏矩阵运算
用Python求解微分线性方程 因为之前用matlab也编写过,所以前不久试着用python写,感觉之间互通点也蛮多的,易理解. 题目:稀疏线性方程组的求解方法 简单的方程如: AX=b 其中 python有很多功能库,这些库对于编程很有帮助,可以在pycharm的Project Interpreter导入库,例如numpy.os.scipy等比较基础的库, 下面是用来求解的代码: import numpy as np from scipy import linalg import os #输入
-
Python selenium模拟网页点击爬虫交管12123违章数据
在上一篇文章<Python教程-模拟网页点击爬虫定位系统>讲解怎么通过模拟点击方式爬取车辆定位数据,本次介绍怎么以模拟点击方式进入交管12123爬取车辆违章数据,本文直接讲解过程,使用的命令解释见上一篇文章.本文同<Python教程-模拟网页点击爬虫定位系统>同样为企业中实际的爬虫案例,如果之后想进入车企行业可以做个了解. 准备工具:spyder.selenium库.google浏览器及对应版本的chromedriver.exe 效果 注:分享此案例目的是为了帮助同行解放双手,更好
-
python实现简单的井字棋
本文实例为大家分享了python实现简单的井字棋的具体代码,供大家参考,具体内容如下 使用python实现井字棋游戏,没有具体算法,只是用随机下棋简单实现: import random board = [['+','+','+'],['+','+','+'],['+','+','+']] def ma(board): if isempty(board): a = random.randint(0, 2) b = random.randint(0, 2) if board[a][b] != 'X'
-
python 实现体质指数BMI计算
看代码吧~ name = input('Name') height = input('Height(m):') weight = input('Weight(kg):') BIM = float(float(weight)/(float(height)**2)) if BMI <18.5: print('过轻') elif BMI <= 25: print('正常') elif BMI <= 28: print('过重') elif BMI <= 32: print('肥胖') e
-
python根据出生年份简单计算生肖的方法
本文实例讲述了python根据出生年份简单计算生肖的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 这里使用python根据出生年份计算生肖,看了代码会发现原来这么简单 #计算生肖 def ChineseZodiac(year): return u'猴鸡狗猪鼠牛虎兔龙蛇马羊'[year%12] ChineseZodiac(1990) 希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助.
-
Python实现的排列组合计算操作示例
本文实例讲述了Python实现的排列组合计算操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 1. 调用 scipy 计算排列组合的具体数值 >> from scipy.special import comb, perm >> perm(3, 2) 6.0 >> comb(3, 2) 3.0 2. 调用 itertools 获取排列组合的全部情况数 >> from itertools import combinations, permutations >>
-
python opencv 二值化 计算白色像素点的实例
贴部分代码 #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np from PIL import Image area = 0 def ostu(img): global area image=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转灰度 blur = cv2.GaussianBlur(image,(5,5),0) # 阈值一定要设为 0 !高斯模糊 re
-
Python基于Logistic回归建模计算某银行在降低贷款拖欠率的数据示例
本文实例讲述了Python基于Logistic回归建模计算某银行在降低贷款拖欠率的数据.分享给大家供大家参考,具体如下: 一.Logistic回归模型: 二.Logistic回归建模步骤 1.根据分析目的设置指标变量(因变量和自变量),根据收集到的数据进行筛选 2.用ln(p/1-p)和自变量x1...xp列出线性回归方程,估计出模型中的回归系数 3.进行模型检验.模型有效性检验的函数有很多,比如正确率.混淆矩阵.ROC曲线.KS值 4.模型应用. 三.对某银行在降低贷款拖欠率的数据进行建模 源
-
Python&&GDAL实现NDVI的计算方式
很短的几句代码,可是我却花了很长的时间才写出来,因为array那里的除法运算结果老是不对,正常在-1-1之间的.从别的资料摘来处理NDVI计算的array代码处,出现了很多问题,可能它用了什么优化计算的函数,但是结果不对,果断放弃了. 直接硬算,影像波段是整数,转成浮点型数字就行,然后再参与运算得出了正确的结果范围. 这个效率还是不行,用c++&&GDAL计算速率快得多了. from osgeo import gdal_array as ga import gdal, ogr, os, o
-
Python计算机视觉里的IOU计算实例
其中x1,y1;x2,y2分别表示两个矩形框的中心点 def calcIOU(x1, y1, w1, h1, x2, y2, w2, h2): if((abs(x1 - x2) < ((w1 + w2)/ 2.0)) and (abs(y1-y2) < ((h1 + h2)/2.0))): left = max((x1 - (w1 / 2.0)), (x2 - (w2 / 2.0))) upper = max((y1 - (h1 / 2.0)), (y2 - (h2 / 2.0))) righ
-
Python之根据输入参数计算结果案例讲解
一.问题描述 define function,calculate the input parameters and return the result. 数据存放在 txt 里,为 10 行 10 列的矩阵. 编写一个函数,传入参数:文件路径.第一个数据行列索引.第二个数据行列索引和运算符. 返回计算结果 如果没有传入文件路径,随机生成 10*10 的值的范围在 [6, 66] 之间的随机整数数组存入 txt 以供后续读取数据和测试. 二.Python程序 导入需要的依赖库和日志输出配置 # -
-
Python中numpy数组的计算与转置详解
目录 前言 1.numpy数组与数的运算 2.numpy相同尺寸的数组运算 3.numpy不同尺寸的数组计算 4.numpy数组的转置 总结: 前言 本文主要讲述numpy数组的计算与转置,讲相同尺寸数组的运算与不同尺寸数组的运算,同时介绍数组转置的三种方法. numpy数组的操作比较枯燥,但是都很实用,在很多机器学习.深度学习算法中都会使用到,对numpy数组的一些操作. 1.numpy数组与数的运算 主要包括数组与数的加减乘除运算,废话不多说,看代码: import numpy as np
-
利用Python读取CSV文件并计算某一列的均值和方差
近日需要对excel的csv文件进行处理,求取某银行历年股价的均值方差等一系列数据 文件的构成很简单,部分如下所示 总共有接近七千行数据,主要的工作就是将其中的股价数据提取出来,放入一个数组之中,然后利用numpy模块即可求出需要的数据. 这里利用了csv模块来对文件进行处理,最终实现的代码如下: import csv import numpy as np with open('pingan_stock.csv') as csv_file: row = csv.reader(csv_file,
随机推荐
- 2款PHP无限级分类实例代码
- oracle 12c创建可插拔数据库(PDB)与用户详解
- 在javascript将NodeList作为Array数组处理的方法
- B/S(Web)实时通讯解决方案分享
- js去除输入框中所有的空格和禁止输入空格的方法
- JS基于正则表达式的替换操作(replace)用法示例
- asp.net 图片验证码的HtmlHelper
- 比较完整的 asp.net 学习流程
- 获取远程文件大小的php函数
- 几种另类的ASP后门
- Android 中Seekbar详解及简单实例
- Struts2实现生成动态验证码并验证实例代码
- 解析php中call_user_func_array的作用
- Linux中openssl/opensslv.h找不到问题的解决方法
- 用SQL语句解决mysql导入大数据文件的问题
- jquery点击回车键实现登录效果并默认焦点的方法
- PHP设计模式之装饰器模式定义与用法详解
- 华为笔试算法题汇总
- ASP是使用正则提取内容里所有图片路径SRC的实现代码
- Laravel中表单size验证数字示例详解