目录7-1 大于身高的平均值7-2 输出字母在字符串中位置索引7-3 查找指定字符7-4 字符转换7-5 求整数序列中出现次数最多的数7-6 求最大值及其下标7-7 字符串逆序7-8 统计大写辅音字母7-9 字符串排序7-10 求整数的位数及各位数字之和7-11 字符串替换7-12 字符串字母大小写转换7-13 统计一行文本的单词个数7-14 删除重复字符7-15 删除字符7-16 输出10个不重
转载
2023-11-24 13:29:20
83阅读
例题一：实验目的：根据身高、体重计算BMI指数实验过程：height = 1.70
print("您的身高："+str(height))
weight = 48.5
print("您的体重："+str(weight))
bmi=weight/(height*height)
print("您的BMI指数为："+str(bmi))
if bmi<18.5:
print("您的体重过轻⊙﹏
转载
2023-08-08 16:14:18
195阅读
# Python父母身高预测孩子身高
在育儿过程中，家长们常常会对孩子的身高感到好奇，尤其是根据父母的身高来预测孩子未来的身高。这种预测不仅来源于遗传学的理论支持，还有一些简单的计算模型可以用来实现。本文将介绍如何通过Python编程来实现父母身高预测孩子身高的功能，同时提供代码示例供读者参考。
## 身高遗传学基础
在遗传学中，有一种常见的公式，即利用父母的身高来预测孩子的身高。公式如下：
7-1 3-1.大于身高的平均值 (10 分) 中小学生每个学期都要体检，要量身高，因为身高可以反映孩子的生长状况。现在，一个班的身高已经量好了，请输出其中超过平均身高的那些身高。程序的输入为一行数据，其中以空格分隔，每个数据都是一个正整数。程序要输出那些超过输入的正整数的平均数的输入值，每个数后面有一个空格，输出的顺序和输入的相同。a=input()
b=a.split(' ')
num=[]
这里写目录标题python第三章pta习题汇总第3章-1 3-1.大于身高的平均值第3章-2 查验身份证 (15分)第3章-3 输出字母在字符串中位置索引 (20分)第3章-5 字符转换 (15分) python第三章pta习题汇总第3章-1 3-1.大于身高的平均值中小学生每个学期都要体检，要量身高，因为身高可以反映孩子的生长状况。现在，一个班的身高已经量好了，请输出其中超过平均身高的那些身高
转载
2023-12-02 22:21:02
281阅读
PTA——身高预测每个父母都关心自己孩子成人后的身高，据有关生理卫生知识与数理统计分析表明，影响小孩成人后的身高的因素包括遗传、饮食习惯与体育锻炼等。小孩成人后的身高与其父母的身高和自身的性别密切相关。设 faHeight为父亲的身高，moHeight为母亲的身高，身高预测公式为： 男性成人时身高=( faHeight+moHeight)×0.54 女性成人时身高=( faHeight×0.923
转载
2023-12-26 22:43:46
28阅读
name_function.pydef get_formatted_name(first,last):
"""生成整洁的姓名。"""
full_name = f"{first} {last}"
return full_name.title() 用names.py进行测试from name_function import get_formatted_na
转载
2024-07-20 17:47:16
34阅读
在当今的科技环境中，家长们经常会好奇自己孩子的身高是否会继承自他们的基因特征。Python 提供了众多工具来帮助我们进行预测和分析。在这篇文章中，我将与大家分享如何使用 Python 代码来预测孩子的身高，过程中会涉及到多个环节，包括错误现象、根因分析、解决方案和预防优化等。
我曾经接到一个用户的请求，他想通过父母的身高来预估孩子的成年身高。他希望能有一个简单的 Python 函数来实现这一目标
在这篇博文中，我将详细记录如何使用 Python 进行身高预测。身高是一个重要的人体生理特征，了解其预测方法能够为我们在健康和营养研究中提供重要的参考数据。本文将系统地讲解身高预测的背景、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景和扩展讨论。
### 背景描述
在身高预测的研究中，通常会考虑年龄、性别、遗传因素等多种变量。通过机器学习算法，我们可以建立一套模型来预测个体的身高。下图展示了身高预测的
在越来越多的应用场景中，预测身高的需求逐渐增加，尤其是在儿童成长监测、运动员选拔等领域。本文将探讨如何使用Python进行身高预测，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化以及生态扩展。
## 版本对比
在不同版本的Python中，数据处理库（如NumPy和pandas）可能存在兼容性差异，因此我们需要仔细比较各个版本的适用场景。
```mermaid
timeline
# Python身高预测：利用线性回归模型预测身高
随着科技的发展，越来越多的人开始关注数据分析和机器学习领域。在这个过程中，Python作为一种高效且易于使用的编程语言，成为了数据科学家的首选工具之一。在众多应用中，身高预测是一项有趣且实用的任务。本文将介绍如何利用Python中的线性回归模型来预测身高，并通过实际代码示例帮助读者更好地理解这一过程。
## 1. 什么是线性回归？
线性回归
# 身高预测的 Python 实现
身高预测是一个常见的机器学习任务，可以帮助我们根据一些输入特征（如性别、年龄和父母的身高等）来预测一个人的身高。本文将为初学者提供一个清晰的流程和每一步的详细说明，以便你能够独立完成身高预测的工作。
## 整体流程
在我们动手编码之前，首先我们需要了解整个流程。以下是实现身高预测的一般步骤：
| 步骤 | 描述
本周学习内容“基础分着和循环” 文章目录前言一、分支和循环的理解二、基础分支和循环的应用三，学习感悟总结 前言在学习计算机语言的时候，总免不了要碰到分支和循环，今天我将以我的理解写一篇关于Python中基础的分支和循环。一、分支和循环的理解首先，有了分支和循环它使得我们的代码不再枯燥无味，而且是实现算法的基础。其次，我们生活中的手机或电脑等游戏都是以分支和循环的参与下完成的，这些都极大的影响了我们
转载
2023-10-18 23:30:52
382阅读
一、函数的参数函数的参数就是函数名后英文括号里包含的内容# 0 个参数
def make_juice():
print('将猕猴桃去皮')
print('将猕猴桃切块')
print('将切碎的猕猴桃放进榨汁机')
print('将果汁倒进杯子中')
print('制作完成！')
# 1 个参数
def make_juice(fruit):
# 把 fru
转载
2024-07-29 15:00:19
121阅读
目录：字符串的格式化输出切片(彻底搞懂)列表生成式生成器异常与错误处理assert字符串的格式化输出1.%代码举例：#例1：
accuracy = 80/123
print('模型正确率是%s!' % accuracy)
#例2（保留两位小数）：
accuracy = 80/123
print('模型正确率是%.2f!' % accuracy)
#例3：
name = 'jack'
hight =
1 实例一：根据身高体重计算BMI指数
2 height=1.70
3 print("您的身高："+str(height))
4 weight=48.5
5 print("您的体重："+str(weight))
6 bmi=weight/(height*height)
7 print("您的BMI指数为："+str(bmi))
8 #判断身材是否合理
9 if bmi&
转载
2024-04-15 17:58:18
753阅读
import numpy as np
import cv2
yellow_lower=np.array([9,135,231])
yellow_upper=np.array([31,255,255])
//也可以cap = cv2.VideoCapture(“../test.avi”)
cap=cv2.VideoCapture(0)
//3：在视频流的帧的宽度 320：高度的数值
//4：在视频流
转载
2024-04-19 21:53:53
64阅读
本案例只适合新手，老司机请绕路~1、案例介绍：程序自己有一个数字，用户输入一个数字，两个数字进行比较。2、应用到的知识点：input函数、字符串、while循环、if条件判断语句、break语句。3、全部代码my_num = 8
# 如果我要猜三次 N次 直到猜对位置
# Python学习交流群：924040232
times = 1
while True:
print(f'开始第
转载
2023-06-29 15:54:39
106阅读
python从入门到实战：第七章~第八章学习笔记第七章：用户输入和While循环函数input():让程序暂停运行，等待用户输入一些文本，获取用户输入后，Python将其存储在一个变量中。 input接收的参数，就是向用户显示的提示或说明。message = input("Please tell me your name: ")
print(message)用终端运行的结果为： 请注意，使用inp
转载
2023-11-11 11:45:38
121阅读
Python机器学习01--机器学习基础Python机器学习笔记02--Scikit-learn库本文索引：线性回归原理预测儿童身高实战一、线性回归原理【“回归”的由来】“回归”是由高尔顿（英国著名生物学家、统计学家，达尔文表弟）在研究人类遗传问题时提出来的。为研究父代与子代身高的关系，高尔顿搜集了1078对父亲及其儿子的身高数据进行了深入分析，发现了回归效应：当父亲高于平均身高时，他的儿子的身高
转载
2024-01-12 14:06:49
257阅读
