按照题目要求编写的Python程序如下
def calBMI(height,weight):
BMI=weight/(height*height)
if BMI<18.5:
return [BMI,"过轻"]
elif BMI<24:
return [BMI,"正常"]
elif BMI<28:
return [BMI,"过重"]
else:
return [BMI,"肥胖"]
import re
s=input("请输入你的身高(米)和体重(公斤)【逗号隔开】:")
s1=re.split(r'[,,]',s)
height=float(s1[0])
weight=float(s1[1])
name="李子健"
bmi=calBMI(height,weight)
print("{}的测算结果为:".format(name))
print("BMI:%.2f"%bmi[0])
print(bmi[1])
源代码(注意源代码的缩进)
数据挖掘(data mining,简称DM),是指从大量的数据中,通过统计学、人工智能、机器学习等方法,挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。
python数据挖掘常用模块
numpy模块:用于矩阵运算、随机数的生成等
pandas模块:用于数据的读取、清洗、整理、运算、可视化等
matplotlib模块:专用于数据可视化,当然含有统计类的seaborn模块
statsmodels模块:用于构建统计模型,如线性回归、岭回归、逻辑回归、主成分分析等
scipy模块:专用于统计中的各种假设检验,如卡方检验、相关系数检验、正态性检验、t检验、F检验等
sklearn模块:专用于机器学习,包含了常规的数据挖掘算法,如决策树、森林树、提升树、贝叶斯、K近邻、SVM、GBDT、Kmeans等
数据分析和挖掘推荐的入门方式是?小公司如何利用数据分析和挖掘?
关于数据分析与挖掘的入门方式是先实现代码和Python语法的落地(前期也需要你了解一些统计学知识、数学知识等),这个过程需要
你多阅读相关的数据和查阅社区、论坛。然后你在代码落地的过程中一定会对算法中的参数或结果产生疑问,此时再去查看统计学和数据
挖掘方面的理论知识。这样就形成了问题为导向的学习方法,如果将入门顺序搞反了,可能在硬着头皮研究理论算法的过程中就打退堂鼓
了。
对于小公司来说,你得清楚的知道自己的痛点是什么,这些痛点是否能够体现在数据上,公司内部的交易数据、营销数据、仓储数据等是
否比较齐全。在这些数据的基础上搭建核心KPI作为每日或每周的经营健康度衡量,数据分析侧重于历史的描述,数据挖掘则侧重于未来
的预测。
差异在于对数据的敏感度和对数据的个性化理解。换句话说,就是懂分析的人能够从数据中看出破绽,解决问题,甚至用数据创造价值;
不懂分析的人,做不到这些,更多的是描述数据。
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# BMI = 体重 /(身高 ** 2)weight=input("请输入您的体重(kg):")#输入身高
height=input("请输入您的身高(m):")#输入身高
BMI=float(weight)/(float(height)**2)#计算BMI
print("您的BMI是" + str(BMI))#打印bmi