# 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
本文首先从整体上介绍ROC曲线、AUC、Precision、Recall以及F-measure，然后介绍上述这些评价指标的有趣特性，最后给出ROC曲线的一个Python实现示例。 一、ROC曲线、AUC、Precision、Recall以及F-measure二分类问题的预测结果可能正确，也可能不正确。结果正确存在两种可能：原本对的预测为对（True Positive 真正），
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2024-07-23 16:01:02
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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%）：
## 金额变化率的计算方案
### 问题描述
在金融领域，我们经常需要计算某个时间段内的金额变化率。例如，我们想要计算某个股票在过去一年内的价格变化率，或者计算某个公司在过去一季度内的营业额变化率。为了解决这个问题，我们可以使用Python编程语言来计算金额变化率。
### 方案介绍
金额变化率可以通过计算两个时间点之间金额的差值，并与初始金额进行比较来计算得出。具体而言，我们可以使用以下
原创
2024-01-06 05:18:20
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在机器学习的任务中，模型的性能评估是一个重要环节。我们经常使用准确率（Accuracy）作为评估指标来判断模型的好坏。而在 Python 中，借助于 sklearn 库，可以方便地实现这一点。
### 问题背景
在我们进行机器学习模型的训练时，准确率是一个基本而重要的评估指标。准确率定义为正确预测的样本数与总样本数之比，可以用以下公式表示：
\[
Accuracy = \frac{TP +
python - 作业11 ：计算利息作业 - 在浙财算复利结果呈现分析updateui函数*2020/02/04* 更新ccccccode github指路 冲冲冲冲冲 ----------------------------------原文–如下--------------------------------我觉得我做作业的速度还是有待提高（这学期都快过完了我什么时候才能在课上把博客写完55
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2023-08-07 10:38:57
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CDA数据分析师 出品认识环比增长率很多企业比较注重自己的业务增长情况，时常会需要计算同比增长率和环比增长率。从上学的时候就有很多小伙伴搞不清楚这两个增长率之间的区别，这里简单直白的解释一下：同比增长率从名字上就比较容易理解，指的是同期相比增长情况如何，比如今年一季度和去年一季度相比业务增长情况就可以用同比增长率来衡量，具体的计算公式为（今年一季度数据 - 去年一季度数据）/去年一季度数据。这里的
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2023-08-10 23:23:36
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# 用Python计算体脂率
体脂率是衡量个体身体成分的重要指标之一。它表示身体中脂肪组织占总体重的比例，对于评估健康状况、制定健身计划以及减重目标都是必不可少的。
本篇文章将介绍怎样使用Python计算体脂率，提供实用的代码示例，并阐述相关的科学知识。
## 体脂率的基本概念
体脂率是指身体中脂肪的重量与体重的比率，常用百分比表示。计算公式如下：
\[
\text{体脂率} = \le
认识环比增长率很多企业比较注重自己的业务增长情况，时常会需要计算同比增长率和环比增长率。从上学的时候就有很多小伙伴搞不清楚这两个增长率之间的区别，这里简单直白的解释一下：同比增长率从名字上就比较容易理解，指的是同期相比增长情况如何，比如今年一季度和去年一季度相比业务增长情况就可以用同比增长率来衡量，具体的计算公式为(今年一季度数据 - 去年一季度数据)/去年一季度数据。这里的季度只是举例
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2023-10-12 22:28:43
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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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样本假设样本实际标签分为相关和不相关 对样本进行预测，预测为相关的样本召回，其余的不召回 A: 相关，且召回（预测为1）后也认为相关 B: 不相关，但召回（预测为1）后认为相关 C: 相关，但召回（预测为1）后也认为相关 D: 不相关，且召回（预测为1）后也认为不相关我们假设Y为预测值，X为真实值精确率、召回率、准确率计算
召回率 Recall = P（Y=1 | X=1）= A / A+C 相关
# 项目方案：使用 MLPClassifier 计算召回率
## 1. 引言
在机器学习领域，MLPClassifier（多层感知机分类器）是一种强大的神经网络模型。有效评估模型的性能是构建成功分类器的关键，尤其是对不平衡数据集的处理。召回率（Recall）是性能评估的重要指标之一，它衡量的是分类器在所有实际正类样本中成功预测的比例。本文将介绍如何在 Python 中使用 `MLPClassif
原创
2024-10-08 05:35:37
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当前交易日最高价与最低价差值，前一交易日收盘价与当前交易日最高价间的差值，前一交易日收盘价与当前交易日最低价的差值，这三者中的最大值为真实波幅。 即真实波动幅度 = max(最大值,昨日收盘价) − min(最小值,昨日收盘价)， 平均真实波动幅度等于真实波动幅度的N日指数移动平均数。波动幅度可以显示出交易者的期望和热情。波动幅度的急剧增加表示交易者在当天可能准备持续买进或卖出股票，波动幅
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2023-07-03 21:26:25
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在之前的五篇系列文章中，计算收益率时没有考虑每次按策略进行时的收益率，而是单纯回测一段时间后，通过计算最终价值和本金的差距并除以本金，得到最终收益率。这样的计算方法其实是不准确的，因为时每次都采用100股的形式进行，在没有引入调仓技术前，我们应该以每次的平均收益率为准。具体计算方法如下：在每次买入的时候，记录价格：self.buyprice在每次卖出的时候，计算收益率：(卖
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2023-08-06 23:48:19
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在Python中，虽然定义一个函数只需要def关键字，但是他能实现多种功能和用途，比如今天我们讲解的这几种方式。如何使用函数实现一个计算器的功能呢？当然，实现计算器的方式有很多种，我们举几个比较典型的例子，借助函数来实现就比较容易。我们使用三种方式实现加法计算器的应用：1.IF嵌套语句 2.def函数实现 3.面向对象的实现方式先来看第一种：（通过if嵌套语句实现一个计算器
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2023-05-29 22:27:12
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准确率、召回率、精确率、F值TP， True PositiveFP， False PositiveTN， True NegativeFN， False Negative精确率： precision = TP / (TP + FP)召回率：recall = TP / (TP + FN)准确率：accuracy = (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN)F值 ： F1 Scor
