但你能预测自己成年后的身高，有公式： 男孩成人后身高=（父亲身高+母亲身高）/2*1.08 女孩成人后身高=(父亲身高*0.923+母亲身高）/2 数学老师听见了，回头说：这是大样本统计拟合公式...生物老师听见了，回头说：结果不是绝对的，影响身高的因素很多，比如营养、疾病、体育锻炼、睡眠、情绪、环境因素等。 老师们齐回头，看见同学们都正在预测自己的身高。 ...预测的身高保留三位小数 输入格式 用空格分开的三个数，整数 小数 小数 分别表示：性别 父亲身高 母亲身高 输出格式 一个小数，表示根据上述表示预测的身高（保留三位小数） 样例输入 1 1.91...; import java.util.*; public class yuceshengao { /** * @param args * 试题 算法训练 预测身高...但你能预测自己成年后的身高，有公式： * 男孩成人后身高=（父亲身高+母亲身高）/2*1.08 * 女孩成人后身高=(父亲身高*0.923+母亲身高）/2 */
本实例的功能是根据父母的身高预测儿子的身高。...在本实例中定义了一个常量0.54，并且根据输入的父母身高，通过计算公式：儿子身高=（父亲身高+母亲身高）x0.54，预测出儿子的身高，具体代码如下： #include...=height(father,mother); /*通用函数，计算儿子的身高*/ printf("预测儿子身高: "); /*显示提示*/ printf...*HEG; /*具体计算儿子的身高*/ return son; /*返回儿子的身高*/ } 运行程序，假如输入的父母身高为1.8，母亲身高为...5d1aa532dc70b26340.png 5d1aa5a00be8658694.png 预测儿子身高运行图! 程序运行图 5d1ad004cc1ae44735.png
身高是可以预测的吗？ 是的，可以。 你以为是父亲和母亲的身高平均值？那为何儿子比女儿身高要高？要理解这个问题，就要懂得如何计算。下面介绍一下计算的方法。...身高的遗传因素 我们知道身高的影响因素简单分为： 身高 = 遗传 + 环境 换为数量遗传学的公式： P = G + E 我们知道，身高受遗传的影响，也受环境的影响，那么多大程度上受遗传的影响呢？...我们中国，男生平均身高172，女生平均身高160，身高的遗传力为0.8。...所以，正确的答案是： 儿子的身高为：172+5.2 = 177.2 女儿的身高为：160+5.2 = 165.2 同样的公式，可以计算自己孩子的理论身高。...听天命，是遗传的部分已经可以预测出来了，用上面的公式就可以。
问题描述：一个人的身高除了随年龄变大而增长之外，在一定程度上还受到遗传和饮食以及其他因素的影响，本文代码中假定受年龄、性别、父母身高、祖父母身高和外祖父母身高共同影响，并假定大致符合线性关系。...x, y): lr = linear_model.LinearRegression() # 拟合 lr.fit(x, y) return lr # 儿童年龄,性别（0女1男）,父亲身高...,母亲身高,祖父身高,祖母身高,外祖父身高,外祖母身高 x = np.array([[1, 0, 180, 165, 175, 165, 170, 165],\ [3, 0,...[14, 0, 180, 165, 175, 165, 170, 165],\ [17, 0, 170, 165, 175, 165, 170, 165]]) # 儿童身高...= linearRegressionPredict(x, y) # 查看最佳拟合系数 print('k:', lr.coef_) # 截距 print('b:', lr.intercept_) # 预测
理论上，一个人的身高除了随年纪变大而增长之外，在一定程度上还受遗传和饮食习惯以及其他因素的影响，但是饮食等其他因素对身高的影响很难衡量。...我们可以把问题简化一下，假定一个人的身高只受年龄、性别、父母身高、祖父母身高，外祖父母身高这几个因素的影响，并假定大致符合线性关系。...import copy import numpy as np from sklearn import linear_model # 儿童年龄,性别(0女1男),父亲身高,母亲身高,祖父身高,祖母身高,...item1[0] = 18 item2 = item1.reshape(1, -1) # 将数组转换化为一行 pre_y = lr.predict(item2) # 获取预测身高...str(b) + " * X" + str(i) + "\n + " i += 1 Y += str(lr.intercept_) print(Y) # 模型的线性回归函数方程 根据测试集预测儿童身高
今天是读《python数据分析基础》的第17天，读书笔记的内容为变量的标准化。...若采用这两个变量进行建模，则有可能出现这样的情况：年龄对预测值的影响远高于身高。这意味着年龄的影响程度被高估，身高的影响程度被低估。...为使得变量的影响程度能被正确估计，提高模型的预测精度，对自变量进行标准化是一个有效且可行的方式。...以下将用python演示对自变量进行标准化的操作： 注：数据来源于https://github.com/cbrownley/foundations-for-analytics-with-python/...: x*=(x-mean)/std 其中，mean按为样本均值,std为样本标准差 代码如下: #自变量标准化 import pandas as pd #导入数据 inputFile=‘数据文件路径
图1 在单元格E3中输入公式： =SUM(E2,AND(B3:B20=G3,C3:C20=H3)) 向下拉至单元格E20，结果如上图1所示。...公式中： AND(B3:B20=G3,C3:C20=H3) 判断是否同时满足列B中的数值等于单元格G3中的值且列C中的数值等于单元格H3中的值。如果满足则返回TRUE，否则返回FALSE。
python输入身高体重算BMI 1、说明 身体指标BMI是根据人的身高和重量计算得到的数字指标。它是采集人的身高值（以米为单位）和人体的重量（以公斤为单位）。 根据计算的数值分为不同的等级。...公式： 体质指数（BMI）= 体重（kg）/身高（m）的平方 2、实例 # -*- coding:utf-8 -*- ''' @ 功能：根据身高、体重计算BMI指数 @ author... = float(input("请输入您的体重（单位为千克)：")) # 输入体重，单位：千克 # 用于计算BMI指数，公式为“体重/身高的平方” bmi=weight/(height*height...注意保持 (-_-)") if 24.9 <= bmi<29.9: print("您的体重过重 ~@_@~") if bmi>=29.9: print("肥胖 ^@_@^") 以上就是python...本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。
安装中文库 sudo apt-get update sudo apt-get install language-pack-zh-hans-base sudo d...
在前文提到，推导复杂函数的辛普森数值积分公式时，需要将其通过近似插值成抛物线(多项式)形式，原因是多项式的定积分计算简单。所以可以把这种计算用于近似f(x)的积分。辛普森公式是梯形公式的改进形式。...对于辛普森公式，可以发现从第三项开始，奇数项的函数值前面的系数为2，从第二项开始，偶数项的函数值前的系数为4。 ? 编程时将其分开。为了方便，σ1和σ2的指标前移1，即 ? python程序 ?...辛普森公式的缺点是需要计算很多的函数值。 所幸算法复杂度为 T(n)=O(nlogn),即线性对数时间，可以理解为执行了 n 次对数时间复杂度的操作。
———————————————————————————————————————————————————————————— 在Python 2.2以后，我们可以直接对一个file对象使用for循环读每行数据...：# File: readline-example-5.pyfile = open("sample.txt")for line in file: pass # do something而在Python
在本文中，我们将学习一个 python 程序来按行和按列对矩阵进行排序。 假设我们采用了一个输入的 MxM 矩阵。我们现在将使用嵌套的 for 循环对给定的输入矩阵进行逐行和按列排序。...通过调用上面定义的 printingMatrix（） 函数按行和按列排序后打印生成的输入矩阵。...例 以下程序使用嵌套的 for 循环返回给定输入矩阵的按行和按列排序的矩阵 - # creating a function for sorting each row of matrix row-wise...sorting row and column-wise: 1 5 6 2 7 9 3 8 10 时间复杂度 − O（n^2 log2n） 辅助空间 − O（1） 结论 在本文中，我们学习了如何使用 Python...此外，我们还学习了如何转置给定的矩阵，以及如何使用嵌套的 for 循环（而不是使用内置的 sort（） 方法）按行对矩阵进行排序。
Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 openpyxl：2.6.2 这个系列讲讲Python
图1 下面先给出公式，然后再详细解释。...公式中的“Data”为定义的名称： 名称：Data 引用位置：=A2:A9 1....注意，公式开始于第2行的单元格B2，设置了对其上方单元格区域的引用。 3....仍以单元格B5中的公式为例，将上述中间结果代入公式，得到： MODE(IF({FALSE;TRUE;FALSE;FALSE;FALSE;FALSE;FALSE;FALSE},{1,1;2,2;3,3;4,4...多使用“公式求值”和F9键，仔细领会这个公式的运行原理。
举个例子：二维样本(身高,体重)，其中身高范围是150\~190，体重范围是50~60，有三个样本：a(180,50)，b(190,50)，c(180,60)。...那么a与b之间的闵氏距离（无论是曼哈顿距离、欧氏距离或切比雪夫距离）等于a与c之间的闵氏距离，但是身高的10cm真的等价于体重的10kg么？因此用闵氏距离来衡量这些样本间的相似度很有问题。...(4) python实现欧式距离公式的： # -*- coding: utf-8 -*- from numpy import * vector1 = mat([1,2,3]) vector2 = mat...(1)在二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式： ?...若协方差矩阵是单位矩阵（各个样本向量之间独立同分布）,则公式就成了： ? 也就是欧氏距离了。 若协方差矩阵是对角矩阵，公式变成了标准化欧氏距离。
今天说一说python调用通达信公式_通达信公式-主力雷达Python化[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!...2020-11-20 20:43:16 1.通达信代码： ```python LC赋值:1日前的收盘价 df['lc']=df['close'].shift(1) RSI1赋值:收盘价-LC和0的较大值的
Galton于1877年完成了第一次回归预测，目的是根据上一代豌豆的种子（双亲）的尺寸来预测下一代豌豆种子（孩子）的尺寸（身高）。Galton在大量对象上应用了回归分析，甚至包括人的身高。...他得到的结论是：如果双亲的高度比平均高度高，他们的子女也倾向于平均身高但尚不及双亲，这里就可以表述为：孩子的身高向着平均身高回归。...线性回归概述 回归的目的是预测数值型数据的目标值，最直接的方法就是根据输入写出一个求出目标值的计算公式，也就是所谓的回归方程，例如y = ax1+bx2，其中求回归系数的过程就是回归。...,x,y,0.002) b = lwlrTest(x,x,y,0.002) #采用matplotlib绘制图像 xMat = mat(x) srtInd = xMat[:,1].argsort(0)#按升序排序...其中矩阵r为一个m*m的单位矩阵，对角线上的元素全为1，其他元素全为0，而λ是一个用户定义的数值，这种情况下，回归系数的计算公式将变为：w = (xTx+λI)-1xTy,其中I是一个单位矩阵。
官网https://docs.python.org/2/library/logging.html文档 一 简单日志打印： import logging logging.basicConfig(level
将一个大文件按照每个文件最多 split_lines 行，分割成多个小文件，以下实现内存占用低
KL/JS散度就是常用的衡量数据概率分布的数值指标，可以看成是数据分布的一种“距离”，关于它们的理论基础可以在网上找到很多参考，这里只简要给出公式和性质，还有代码实现： KL散度 有时也称为相对熵...0.003093977084273652 print(JS_divergence(p,q2)) # 0.24719159952098618 print(JS_divergence(p,p)) # 0.0 实例:身高分布预测比较...在实际运用中，我们往往并不是一开始就能得到概率分布的，我们手上的更多是像每个人的身高这样的具体数据，那么怎么在python把它们转化为概率分布然后衡量距离呢？...下面我将演示一个身高分布预测比较的例子，用scipy的正态分布函数随机生成了真实的身高分布和两个预测，让我们用散度来评判哪个是更好的预测： 上代码： from scipy.stats import norm...而预测1的散度的确更低，说明它是更好的预测。
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