#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

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 =

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:

利用Python计算π的值,并显示进度条  第一步:下载tqdm 第二步;编写代码 from math import * from tqdm import tqdm from time import * total,s,n,t=0.0,1,1.0,1.0 clock() while(fabs(t)>=1e-6):     total+=t     n+=2     s=-s     t=s/n k=total*4 print("π值是{:.10f}  运行时间为{:.4f}秒".

可使用工具包 pylandstats 此工具包基本是根据fragstats形成的,大部分fragstats里面的景观指数,这里都可以计算.但是,还是有一小部分指数这里没有涉及. LS_METRICS 自定义的aggregation index(AI)计算 原理 \[AI=\frac{e_{ii}}{max\_e_{ii}}\times100 \] 这里的\(e_{ii}\)是同类型像元公共边的个数 \(max\_e_{ii}\)是同类型像元最大公共边的个数, \(max\_e_{ii}\)的计算

import hashlib import os import time import configparser import uuid def test_file_md5(file_path): test = hashlib.md5() if os.path.isfile(file_path): with open(file_path, "rb") as f: while True: data = f.read(8096) if not data: break else: test.

最近业务上有一个需求,给出多边形面积. Google了一下,发现国内论坛给的算法都是你抄我我抄你,也不验证一下是否正确, 从 博客园到csdncsdn 然后传播到国内各个角落...真是无力吐槽了. 直接纯英文Google.发现了一个非常快捷的面积算法.直接附上链接 鞋带公式 这个算法,算面积是不是就很简单了: def polygon_area(points): """返回多边形面积 """ area = 0 q = points[-1] for

利用Python进行数据分析--Numpy基础:数组和矢量计算 ndarry,一个具有矢量运算和复杂广播能力快速节省空间的多维数组 对整组数据进行快速运算的标准数学函数,无需for-loop 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具? 线性代数.随机数生成以及傅里叶变换功能 用于集成C/C++等代码的工具 一.ndarry:一种多维数组对象 1.创建ndarry #一维 In [5]: data = [1,2,3] In [6]: import numpy as np In [7]:

<利用Python进行数据分析·第2版>第四章 Numpy基础:数组和矢量计算 numpy高效处理大数组的数据原因: numpy是在一个连续的内存块中存储数据,独立于其他python内置对象.其C语言编写的算法库可以操作内存而不必进行其他工作.比起内置序列,使用的内存更少(即时间更快,空间更少) numpy可以在整个数组上执行复杂的计算,而不需要借助python的for循环 4.0 前提知识 数据:结构化的数据代指所有的通用数据,如表格型,多维数组,关键列,时间序列等 相关包:numpy pa

利用 Python 尝试采用面向对象的设计方法.(1)设计一个基类 Shape:包含两个成员函数:def cal_area(): 计算并返回该图形的面积,保留两位小数:def cal_perimeter(): 计算并返回该图形的周长,保留两位小数.def display(): 三行字符串,分别显示名称.面积.周长,数值四舍五入保留两位小数,如下:名称是 rect面积是 6周长是 10包含三个变量:name:表示名称,字符串类型:area:表示面积,数字:perimeter:表示周长,数字.(2)

申明:本系列文章是自己在学习<利用Python进行数据分析>这本书的过程中,为了方便后期自己巩固知识而整理. In [1]: import numpy as np In [2]: import pandas as pd In [3]: from pandas import DataFrame,Series In [4]: data = {'class':['语文','数学','英语'],'score':[120,130,140]} In [5]: frame = DataFrame(data)

背景: 2019年初由于尚未学习量子力学相关知识,所以处于自学阶段.浅显的学习了曾谨言的量子力学一卷和格里菲斯编写的量子力学教材.注重将量子力学的一些基本概念了解并理解.同时老师向我们推荐了Quantum Computation and Quantum Information 这本教材,了解了量子信息相关知识. 2019年暑假开始量子力学课程的学习,在导师的推荐下,从APS(美国物理学会)和AIP(美国物理联合会)下载了与量子纠缠(Quantum Discord)相关的著名的文献和会议报告,了解

pandas 对象拥有一些常用的数学和统计方法.   例如,sum() 方法,进行列小计:   sum() 方法传入 axis=1 指定为横向汇总,即行小计:   idxmax() 获取最大值对应的索引:   还有一种汇总是累计型的,cumsum(),比较它和 sum() 的区别: unique() 方法用于返回数据里的唯一值:   value_counts() 方法用于统计各值出现的频率:   isin() 方法用于判断成员资格:   安装步骤已经在首篇随笔里写过了,这里不在赘述.利用 Pyt

本篇blog是利用Python进行文章特征提取的续篇,主要介绍构建带TF-IDF权重的文章特征向量. In [1]: # 带TF-IDF权重的扩展词库 # 在第一篇文档里 主要是利用词库模型简单判断单词是否在文档中出现.然而与单词的顺序.频率无关.然后词的频率对文档更有意义.因此本文将词频加入特征向量 In [2]: # 1.计算单词在文档中的频率 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer In [5]: docume

一.reindex() 方法:重新索引 针对 Series   重新索引指的是根据index参数重新进行排序. 如果传入的索引值在数据里不存在,则不会报错,而是添加缺失值的新行. 不想用缺失值,可以用 fill_value 参数指定填充值. 例如:   fill_value 会让所有的缺失值都填充为同一个值,如果不想这样而是用相邻的元素(左或者右)的值填充,则可以用 method 参数,可选的参数值为 ffill 和 bfill,分别为用前值填充和用后值填充: 针对 DataFrame   重新

一.NumPy 是什么 NumPy 是 Python 科学计算的基础包,它专为进行严格的数字处理而产生.在之前的随笔里已有更加详细的介绍,这里不再赘述. 利用 Python 进行数据分析(一)简单介绍 二.ndarray 是什么 ndarray 是一个多维的数组对象,具有矢量算术运算能力和复杂的广播能力,并具有执行速度快和节省空间的特点. ndarray 的一个特点是同构:即其中所有元素的类型必须相同. 三.ndarray 的创建 array() 函数 最简单的方法, 使用 NumPy 提供的

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/4868348.html 第一章 准备工作 今天开始码这本书--<利用python进行数据分析>.R和python都得会用才行,这是码这本书的原因.首先按照书上说的进行安装,google下载了epd_free-7.3-1-win-x86.msi,译者建议按照作者的版本安装,EPDFree包括了Numpy,Scipy,matplotlib,Chaco,IPython.这里的pandas需要自己安装,对应版本为pandas-0.

利用sklearn计算文本相似性,并将文本之间的相似度矩阵保存到文件当中.这里提取文本TF-IDF特征值进行文本的相似性计算. #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy import os import sys from sklearn import feature_extraction from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklea

matplotlib API入门 使用matplotlib的办法最常用的方式是pylab的ipython,pylab模式还会向ipython引入一大堆模块和函数提供一种更接近与matlab的界面,matplotlib API函数位于matplotlib.pyplot模块中,其通常的引入约定是:import matplot.pyplot as plt 1.Figure和Subplot matplotlib的图像都位于Figure对象中,你可以用plt.figure创建一个新的Figure,不能通过

数据分析和建模大部分时间都用在数据准备上,数据的准备过程包括:加载,清理,转换与重塑. 合并数据集 pandas对象中的数据可以通过一些内置方法来进行合并: pandas.merge可根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来,实现类似于数据库中的连接操作. pandas.cancat表示沿着一条轴将多个对象堆叠到一起. 实例方法combine_first可以将重复数据编接在一起,用一个对象中的值填充另一个对象的缺失值. 下面将进行分别讲解: 1.数据库风格的DateFrame合并