# 如何使用Python计算基础代谢率
基础代谢率（BMR）是指一个人在静息状态下维持生命活动所需消耗的最低热量。了解BMR有助于更好地控制体重和进行健康管理。本文将详细介绍如何用Python计算基础代谢率，适合初学者入门。
## 实现流程
在开始编码之前，首先了解实现的流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 理解基础代谢率的计算公式 |
| 2
BMR：基础代谢率（basal metabolism rate）.基础代谢(basal metabolism,BM)是指人体在清醒而又极端安静的状态下，不受肌肉活动、环境温度、食物及精神紧张等影响时的能量代谢率。 基础代谢率计算公式：(1)基础代谢率%=(脉率+脉压)-111(Gale)
(2)基础代谢率%=0.75×(脉率+脉压差×0.74)-72(Read)
(3)基础代谢率%=
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2024-03-12 22:56:21
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了解基础代谢率（BMR）以后，可以知道身体减重、保持重量或增重时需要多少卡路里。基础代谢是身体休息的时候用掉的能量，即便没有动，身体还是在使用能量，维持体温、输送血液、呼吸、消化食物等等。基础代谢可以用掉一天中用掉的70%能量。基础代谢率由很多因素决定。性别、年龄、身高、体重是这些因素中最重要的一部分。但是体脂率、饮食规律、运动习惯等等都会起到一定的影响作用。本文将教你如何计算基础代
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2024-08-06 10:39:27
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基础代谢率（basal metabolism rate，BMR），顾名思义，是身体“基础代谢（basal metabolism，BM）”的速率，那基础代谢是啥？基础代谢是维持人体生命活动正常进行一天所需的最低能量，说通俗点，就是一个“植物人”生活一天所消耗的能量（不吃不动不喝躺床上一天所消耗的能量）。基础代谢率就是基础代谢活动的速度快慢，它的单位一般为:能量/单位表面积/单位时间（比如：KJ/m2
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2021-08-17 15:26:42
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中新网北京7月24日电(记者 石睿)大暑已至，一年中最炎热的节气来了。烈日下微微一动就满头大汗，尤其是超重人士更是难熬。
网红减重方式大多或“伤身”还易“反弹”。实际上，人类自身就有精妙的体重调节机制，为什么有的人“喝水都会胖”，而有的人却“躺着也会瘦”？对此，中新健康采访了内分泌专家，揭开身体中让人变胖变瘦的“神秘力量”。
喝水都会胖？确实有些人更容易胖
“临床
今日主题： “易瘦体质”和“易胖体质”常被挂在嘴边，但其背后的生理机制远比想象复杂。今天，我们将超越简单的“管住嘴、迈开腿”，从基因、激素、乃至肠道微生物的角度，深入探讨人与人之间巨大的代谢差异。我们还将触及一种与代谢和营养相关的极端行为——异食癖。一、核心概念：能量平衡与基础代谢率能量平衡方程： 体重变化 = 能量摄入 - 能量消耗。能量消耗的三大组成部分：基础代谢率（BMR，占60-75%）：
每天30min学习python—RBM计算器目录BMR计算器1.0BMR计算器2.0+3.0BMR计算器4.01.0 实现功能计算基础代谢率知识点：计算公式BMR（男） = （13.7 *体重（kg）） + （5.0 * 身高（cm））- （6.8 *年龄） + 66BMR（女） = （9.6 *体重（kg）） + （1.8 * 身高（cm））- （4.7 *年龄） + 655常用数值类型整型in
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2023-07-05 14:40:40
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使用python计算crf根据模型的分词结果的准确率，召回率和F值测试文件output.txt，第一列是字，第二列是人工标注的分词结果，第三列是根据模型使用crf得到的分词结果，字母B:单词的首字母；字母E:单词的尾字母；字母BE:单词的中间字母格式如下:团 B B
圆 E E
是 BE BE
春 B B
节 E E
千 B
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2023-06-19 15:38:29
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python机器学习分类模型评估
1、混淆矩阵
在分类任务下，预测结果(Predicted Condition)与正确标记(True Condition)之间存在四种不同的组合，构成混淆矩阵(适用于多分类)
2、准确率、精确率、召回率、F1-score
准确率：score = estimato
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2023-10-20 23:49:55
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# Python 召回率与精准率计算
在数据科学与机器学习的领域，评估模型的性能至关重要。召回率（Recall）和精准率（Precision）是最常用的评估指标之一。它们能够帮助我们理解模型的分类性能以及在特定应用中的可靠性。
## 召回率与精准率的概念
- **召回率**（Recall）：表示在所有实际为正类的样本中，模型正确识别为正类的比例。计算公式如下：
\[
\text
实际上非常简单，精确率是针对我们预测结果而言的，它表示的是预测为正的样本中有多少是对的。那么预测为正就有两种可能了，一种就是把正类预测为正类(TP)，另一种就是把负类预测为正类(FP)。 P = TP/(TP+FP)而召回率是针对我们原来的样本而言
# Python计算漂移率和波动率的入门指南
在金融领域中，漂移率（Drift Rate）和波动率（Volatility）是两个重要的指标，用于衡量资产的价格变化和风险。本文将带你逐步了解如何在Python中计算这两个指标。以下是整个流程的概述。
## 流程概览
| 步骤 | 描述 | 代码实现 |
| ---- | --
import java.math.BigDecimal;public class Test { public static void main(String[] args) { BigDecimal baseBit = new BigDecimal("0.006"); BigDecimal ceshi = new BigDecimal("1000"); BigDecimal realAmount = ceshi.subtract(ceshi.mu.
原创
2021-11-09 10:31:04
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2021 Jul 21的European Respiratory Journal。IF:16.672。知识点 LC-MS 非靶向代谢组技术简介代谢组学是直接研究生物体受基因和蛋白调控的所有代谢物的变化规律和功能的科学，是探究生物现象结果的科学，代谢组学 研究一方面可以发掘一些新的分子标志物，另一方面通过与蛋白质组学、基因组学数据的联动分析，可以从原因和结果两方面分 析生物体的内在变化，将系统生物学
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2024-04-30 14:25:03
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# Python 召回率计算的完整教程
在数据科学和机器学习中，评估模型表现的一个重要指标是“召回率”（Recall）。召回率是指在所有实际为正的样本中，模型正确预测为正的比例。本文将从头到尾教你如何在 Python 中计算召回率。我们将一步一步地进行，并在每个步骤中提供必要的代码示例和注释。
## 流程概览
在开始之前，让我们先了解一下计算召回率的主要步骤。
| 步骤
# 召回率计算及其在Python中的实现
在数据科学和机器学习领域，评估模型的性能是至关重要的一环。各种指标可以用来衡量模型的效果，其中之一便是召回率（Recall），它在处理不平衡数据集时尤为重要。本文将带您了解召回率的定义、计算方法以及如何用Python实现它，并附带示例代码和可视化流程图。
## 什么是召回率？
召回率，又称为灵敏度或真正率，是通过正确识别的正类样本占所有实际正类样本的
# Python计算波动率的实现流程
本文将介绍如何使用Python计算波动率，帮助刚入行的小白快速掌握这一技能。首先，让我们通过以下表格展示整个实现流程的步骤。
| 步骤 | 说明 |
| --- | --- |
| 1 | 收集股票或资产的历史价格数据 |
| 2 | 计算价格的对数收益率 |
| 3 | 计算对数收益率的标准差 |
| 4 | 标准差除以均值乘以年化因子，得到波动率 |
原创
2023-08-26 08:27:08
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# Python计算胜率的入门指南
在体育比赛、金融投资或游戏等多个领域，胜率是一项重要的指标。它表示在多次尝试中，成功的次数占总尝试次数的比例。本文将提供一个简单的步骤指南，教你如何在Python中计算胜率。
## 流程步骤
| 步骤 | 说明 |
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| 1 | 收集数据
# 计算离散率（Coefficient of Variation）在Python中的应用
在统计学中，离散率（Coefficient of Variation）是用来衡量数据的离散程度的一种指标。它是标准差与平均值之比，通常用于比较不同数据集的离散程度，尤其是当这些数据集的单位或量纲不同的情况下。在Python中，我们可以使用统计学库`scipy`中的`variation`函数来计算离散率。
原创
2024-06-28 06:19:27
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# Python计算精准率的科普文章
在机器学习和数据挖掘中，评估模型的性能是至关重要的一步。其中，精准率（Precision）是一个重要的指标，特别是在分类问题中。精准率衡量的是在所有被模型预测为正类的实例中，实际为正类的比例。精准率越高，代表模型的判断能力越强。本文将介绍如何在Python中计算精准率，并通过代码示例让大家更好地理解。
## 1. 什么是精准率？
精准率的计算公式为：
原创
2024-10-18 03:49:23
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