#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 =

在代码中有时要计算某部分代码运行时间,便于分析. import time start = time.clock() run_function() end = time.clock() print str(end-start)

#定义几种距离计算函数 #更高效的方式为把得分向量化之后使用scipy中定义的distance方法 from math import sqrt def euclidean_dis(rating1, rating2): #欧式距离计算 """计算2个打分序列间的欧式距离. 输入的rating1和rating2都是打分dict 格式为{'小时代4': 1.0, '疯狂动物城': 5.0}""" distance = 0 commonRatings =

from math import sqrt def multipl(a,b): sumofab=0.0 for i in range(len(a)): temp=a[i]*b[i] sumofab+=temp return sumofab def corrcoef(x,y): n=len(x) #求和 sum1=sum(x) sum2=sum(y) #求乘积之和 sumofxy=multipl(x,y) #求平方和 sumofx2 = sum([pow(i,2) for i in x]) sum

A:西米喜欢健身 B:超超不爱健身,喜欢打游戏 step1:分词 A:西米/喜欢/健身 B:超超/不/喜欢/健身,喜欢/打/游戏 step2:列出两个句子的并集 西米/喜欢/健身/超超/不/打/游戏 step3:计算词频向量 A:[1,1,1,0,0,0,0] B:[0,1,1,1,1,1,1] step4:计算余弦值 余弦值越大,证明夹角越小,两个向量越相似. step5:python代码实现 import jieba import jieba.analyse def words2vec(wo

当你还是个孩子坐车旅行的时候,你玩过数经过的汽车的数目的游戏吗? 在这篇文章中,我将教你如何使用10行Python代码构建自己的汽车计数程序. 以下是环境及相应的版本库: Python版本 3.6.9 cvlib: 0.2.2 opencv-python: 4.1.1.26 tensorflow: 1.14.0 matplotlib: 3.1.1 Keras: 2.2.5 下面的代码用于导入所需的python库.从存储中读取图像.对图像执行目标检测.用边界框显示图像以及关于检测目标的标签.计算图

Python 代码实现验证码识别 测试开发社区  1周前 源 /  j_hao104 一.探讨 识别图形验证码可以说是做爬虫的必修课,涉及到计算机图形学,机器学习,机器视觉,人工智能等等高深领域…… 简单地说,计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形.以及利用计算机进行图形的计算.处理和显示的相关原理与算法.图形通常由点.线.面.体等几何元素和灰度.色彩.线型.线宽等非几何属性组成.计算机涉及到的几何图形处理一般有 2维到n维图形处理,边界区分,面积计算,体积计算,扭曲变形校正.

Josh Triplett以一个“笑点”开始了他在PyCon 2015上的演讲:移植Python使其无需操作系统运行:他和他的英特尔同事让解释器能够在GRUB引导程序.BIOS或EFI系统上运行.连演讲的休息时间也没放过,他有很多有趣的要说的事情,还有许多让人大开眼界的演示. Python在Boot Loader上运行的最初想法是能够测试硬件,像BIOS,可扩展固件接口(EFI)以及高级配置和电源接口(ACPI),而无需去写一些“一次性测试项目“程序集.传统来说,英特尔已经写了很多针对DOS(B

Josh Triplett以一个“笑点”开始了他在PyCon 2015上的演讲:移植Python使其无需操作系统运行:他和他的英特尔同事让解释器能够在GRUB引导程序.BIOS或EFI系统上运行.连演讲的休息时间也没放过,他有很多有趣的要说的事情,还有许多让人大开眼界的演示. Python在Boot Loader上运行的最初想法是能够测试硬件,像BIOS,可扩展固件接口(EFI)以及高级配置和电源接口(ACPI),而无需去写一些“一次性测试项目“程序集.传统来说,英特尔已经写了很多针对DOS(B

PEP 8 - Python代码样式指南 PEP: 8 标题: Python代码风格指南 作者: Guido van Rossum <python.org上的guido>,Barry Warsaw <python.org上的barry>,Nick Coghlan <ncoghlan at gmail.com> 状态: 活性 类型: 处理 创建: 05 - 07月2001 后的历史: 05-Jul-2001,01-Aug-2013 内容 介绍 愚蠢的一致性是小心灵的大地精

                                                     这个周末断断续续的阅读完了<Effective Python之编写高质量Python代码的59个有效方法>,感觉还不错,具有很大的指导价值.下面将以最简单的方式记录这59条建议,并在大部分建议后面加上了说明和示例,文章篇幅大,请您提前备好瓜子和啤酒! 1. 用Pythonic方式思考 第一条:确认自己使用的Python版本 (1)有两个版本的python处于活跃状态,python2和pyt

Python学习资料或者需要代码.视频加Python学习群:960410445 1. 用Pythonic方式思考 第一条:确认自己使用的Python版本 (1)有两个版本的python处于活跃状态,python2和python3 (2)有很多流行的Python运行时环境,CPython.Jython.IronPython以及PyPy等 (3)在开发项目时,应该优先考虑Python3 第二条:遵循PEP风格指南 PEP8是针对Python代码格式而编订的风格指南,参考: http://www.py

决策树ID3原理及R语言python代码实现(西瓜书) 摘要: 决策树是机器学习中一种非常常见的分类与回归方法,可以认为是if-else结构的规则.分类决策树是由节点和有向边组成的树形结构,节点表示特征或者属性, 而边表示的是属性值,边指向的叶节点为对应的分类.在对样本的分类过程中,由顶向下,根据特征或属性值选择分支,递归遍历直到叶节点,将实例分到叶节点对应的类别中. 决策树的学习过程就是构造出一个能正取分类(或者误差最小)训练数据集的且有较好泛化能力的树,核心是如何选择特征或属性作为节点, 通

Python猫注:Python 语言诞生 30 年了,如今的发展势头可谓如火如荼,这很大程度上得益于其易学易用的优秀设计,而不可否认的是,Python 从其它语言中偷师了不少.本文作者是一名资深的核心开发者,他广博的视野和精准的认识,让我对 Python 的设计了解得更为全面,同时,他"利用自豪感而非恐惧感"的说法,传达出来的是"专注于自我的进步,不嫉妒他人的成功"的原则,对我也很有帮助.原文写于 2015 年,躺在我的收藏夹里很久很久了,如今顺利翻译掉,这是一件能

老板叫我帮他测一个命令在windows下消耗的时间,因为没有装windows那个啥工具包,没有timeit那个命令,于是想自己写一个,原理很简单: REM timeit.bat echo %TIME% call %* echo %TIME% 然后两个时间减一下就可以了,但是总是自己去减始终不方便,最好能直接算好打印出来. 因为涉及到时间格式的解析,时间的运算,在batch下比较困难,自然就想到了python或者perl脚本,这里首先想到的是python的-c参数: REM timeit.bat

一个 11 行 Python 代码实现的神经网络 2015/12/02 · 实践项目 · 15 评论· 神经网络 分享到:18 本文由 伯乐在线 - 耶鲁怕冷 翻译,Namco 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:iamtrask.欢迎加入翻译组. 概要:直接上代码是最有效的学习方式.这篇教程通过由一段简短的 python 代码实现的非常简单的实例来讲解 BP 反向传播算法. 代码如下:   X = np.array([ [0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1] ]) y

选择了脚本语言就要忍受其速度,这句话在某种程度上说明了 python 作为脚本的一个不足之处,那就是执行效率和性能不够理想,特别是在 performance 较差的机器上,因此有必要进行一定的代码优化来提高程序的执行效率.如何进行 Python 性能优化,是本文探讨的主要问题.本文会涉及常见的代码优化方法,性能优化工具的使用以及如何诊断代码的性能瓶颈等内容,希望可以给 Python 开发人员一定的参考. Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下

摘要:代码优化能够让程序运行更快,可以提高程序的执行效率等,对于一名软件开发人员来说,如何优化代码,从哪里入手进行优化?这些都是他们十分关心的问题.本文着重讲了如何优化Python代码,看完一定会让你收获满满! 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据80/20原则,实现程序的重构.优化.扩展以及文档相关的事情通常需要消耗80%的工作量.优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率. 改进算法,选择合适的数据结构 一个良好的算法能够