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为什么我的BMI代码显示了错误的类别？例如，当我得到BMI = 21.7，但它打印超重语句时

BMI（Body Mass Index）是一种常用的身体质量指数，用于评估一个人的体重是否健康。它的计算公式是体重（kg）除以身高（m）的平方。

出现错误的类别可能是由于以下几个原因：

代码逻辑错误：请检查你的代码逻辑是否正确。例如，你可能在判断条件中使用了错误的数值或运算符，导致错误的类别被打印出来。
数据类型错误：请确保你的输入数据类型正确。例如，如果你的身高单位是厘米而不是米，或者体重单位是磅而不是千克，那么计算出的BMI值将会有错误。
BMI分类标准错误：BMI值的分类标准可能与你使用的标准不一致。不同的机构和国家可能有不同的分类标准。请确保你使用的分类标准与你打印超重语句时所期望的一致。
打印语句错误：请检查你的打印语句是否正确。可能是你的打印语句中包含了错误的变量或字符串。

为了解决这个问题，你可以按照以下步骤进行排查：

检查代码逻辑：仔细检查你的代码逻辑，确保判断条件和计算公式正确无误。
检查数据类型：确认你的输入数据类型正确，并且与计算公式所需的单位一致。
检查BMI分类标准：查阅正确的BMI分类标准，确保你使用的标准与你期望的一致。
检查打印语句：检查你的打印语句，确保使用了正确的变量和字符串。

如果你需要更具体的帮助，可以提供你的代码片段，以便我们更好地帮助你解决问题。

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本篇，使用数据和代码演示的形式，展示了GWAS分析、群体结构分析、亲缘关系分析三部分内容。我又重演了一遍，修正了一些bug。文中代码和数据我回头专门整理相关博文进行分享。...+实操，干货满满，这里我将书中的数据用代码进行了实现，你可以下载相关的数据，用我整理好的代码进行操作，666！...特别是，显性模型将杂合子和一个纯合子基因型视为一个单一类别。例如，如表9.1所示。让我们假设一个给定的SNP具有等位基因a和B。这三个可能的基因型组是AA。AB和BB。...当我们同时测试100万个变量（SNP）时，p值为0.05意味着50000个SNP为假阳性。为了避免这种错误，我们采用了更严格的p值阈值（5×10-8，即0.0000000.5）。...例如，图9.1显示了单核苷酸多态性rs2777888的等位基因频率，这是1000个基因组参考面板中与人类生殖行为密切相关的遗传标记。

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python中的缩进快捷键_取消首行缩进快捷键

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...在 Python 中，对于类定义、函数定义、流程控制语句、异常处理语句等，行尾的冒号和下一行的缩进，表示下一个代码块的开始，而缩进的结束则表示此代码块的结束。...对代码的缩进要求非常严格，同一个级别代码块的缩进量必须一样，否则解释器会报 SyntaxError 异常错误。...例如，对上面代码做错误改动，将位于同一作用域中的 2 行代码，它们的缩进量分别设置为 4 个空格和 3 个空格，如下所示： if bmi<18.5: print("BMI指数为："+str(bmi...不过，这个值是可以手动改变的，在菜单栏中选择Options -> Configure，会弹出如下对话框：如图所示，通过拖动滑块，即可改变默认的代码缩进量，例如拖动至 2，则当你使用 Tab 键设置代码缩进量时

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这门课程使用的数据可视化工具是 Seaborn，所以学员需要稍微了解如何写 Python 代码。...例如，为了了解吸烟对 BMI 和保险费用之间关系的影响，我们可以给数据点 'smoker' 进行着色编码，然后将'bmi'、'charges'作为坐标轴。...以上散点图展示了不抽烟的人随着 BMI 指数的增加保险费用会稍有增加，而抽烟的人的保险费用要增加得多得多。...我们通常使用散点图显示两个连续变量（如"bmi"和 "charges"）之间的关系。但是，我们可以调整散点图的设计，来侧重某一个类别变量（如"smoker"）。...除此之外，这个图向我们展示了：不抽烟的人比抽烟的人平均支付的保险费用更少；支付最多保险费用的客户是抽烟的人，而支付最少的客户是不抽烟的人。

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第27天面向对象之反射，绑定方法，特定的

() obj.func3(1, 2) Foo.func3(1, 2) # 打印出来的结果也是一样的 # func3 1 2 # func3 1 2 View Code 应用场景　　类中的方法为什么要这么麻烦分这么多的类型呢...当然是有运用场景了，在写类中方法的时候具体的应用设置成绑定方法还是非绑定方法主要取决于我们方法代码中是否要用到对象或者是类。下面举一个小小的案例说明一下 ? ?...，我要从文件中读取值然后传递进来，因此我们创建了一个settings文件里面存的是ip和port，因此代码变成了这样 class Mysql: # 之前的时候我们都是直接用init函数，但是现在有了几个不同类型的方法...self.bmi) b = Bmi('egon', 60, 1.5) print(b.bmi) 问题一：上面的这样操作看似是没有问题的，但是当我们进行修改其中的一个值得时候会发现bmi并没有跟着变化...为什么会出现这个问题，因为在bmi是在定义阶段的时候就已经计算出来了，之后对体重或者身高进行操作的时候并不会更改这个bmi的值，因为两者并没有什么关系了，现在。

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其他每一行都是一个语句，当语句以冒号:结尾时，缩进的语句视为代码块。缩进有利有弊。好处是强迫你写出格式化的代码，但没有规定缩进是几个空格还是Tab。...缩进的坏处就是“复制－粘贴”功能失效了，这是最坑爹的地方。当你重构代码时，粘贴过去的代码必须重新检查缩进是否正确。此外，IDE 很难像格式化 Java 代码那样格式化 Python 代码。...比如下面的代码： x = 10 x = x + 2 如果从数学上理解 x = x + 2 那无论如何是不成立的，在程序中，赋值语句先计算右侧的表达式 x + 2，得到结果 12，再赋给变量 x。...例如，本来要循环打印 1～100 的数字： n = 1 while n <= 100: print(n) n = n + 1 print('END') 上面的代码可以打印出 1~100。...语句 continue # continue语句会直接继续下一轮循环，后续的print()语句不会执行 print(n) 执行上面的代码可以看到，打印的不再是 1～10，而是 1

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从神经和基因层面来看，真正的黑科技减肥方法是这两种！

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例如，如果在分析中使用了几种基因变异，那么有些变异可能与影响血压的BMI变化有关，而有些则与不会与影响血压变化的BMI有关。统计方法利用广义矩估计法(GMM)估计了肥胖对血压的因果影响。...肥胖用“相对BMI”来表示，它是通过计算个人观察到的BMI与预测的BMI的比值所得，这个预测的BMI是用年龄、性别和身高的线性回归模型拟合得到的。...结果 IV分析的结果显示：BMI对血压和高血压有正向因果影响，并且这种IV估计的效应量与观察性结果的大小相似。...例如，在矫正了年龄、性别和身高后，观察性研究结果发现每增加10%的BMI可以导致收缩压增加2.75mmHg (95%置信区间：2.62 ~ 2.88)；进一步矫正了社会行为等因素后，每增加10%的BMI...这可能是由于MC4R SNP与BMI的相关性较低低以及相关估计的统计不确定性，但它可能反映了由两个变量确定的因果效应的异质性。

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