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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 　　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 */

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C语言根据父母的身高预测儿子的身高

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

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如何科学预测后代的身高

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。

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Python+sklearn使用线性回归算法预测儿童身高

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

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根据线性回归模型预测儿童身高

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

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Excel公式技巧67：按条件将数据分组标识

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。

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【说站】python输入身高体重算BMI

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。

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python 数据分析基础 day17－对自变量进行标准化

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

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供应链需求预测系统 | 多维度预测：按区域品类客户分层预测实现

真正的精细化运营，要求我们能够“见微知著”，实现对预测结果的多维度切片与钻取分析。本文将详细拆解如何构建多维度预测分析模块。...我们将深入探讨“数据立方体”的概念，实现按区域、品类、客户等多维度的预测结果展示与对比。...贡献度排序：SortByEnum包含ERROR_CONTRIBUTION_DESC，允许前端按“对总误差的贡献度”排序，这是定位核心问题的关键。...以下是关键优化策略：预计算聚合表（Roll-upTables）：对于最常用的查询组合（如按天、按省、按大类），预先计算并存储聚合结果。...我们突破了单一指标的局限，引入了数据立方体的概念，通过React、Mapbox、Node.js和GraphQL的有机结合，实现了对预测结果按区域、品类、客户等多维度的切片、钻取和对比分析。

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python 按中文排序

安装中文库 sudo apt-get update sudo apt-get install language-pack-zh-hans-base sudo d...

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Python实现辛普森公式

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。

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Python按行读文件

————————————————————————————————————————————————————————————　　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

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Python-Excel-openpyxl-10-按行或者按列遍历

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

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使用 Python 按行和按列对矩阵进行排序

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。

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python 各类距离公式实现

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。

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Excel公式技巧45：按出现的频率依次提取列表中的数据

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。

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python调用通达信公式_通达信公式-主力雷达Python化

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

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python logging模块按日期打

官网https://docs.python.org/2/library/logging.html文档一简单日志打印： import logging logging.basicConfig(level

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python 按行数分割文件

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

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使用python生成Latex公式语法

原始地址：https://news.cnblogs.com/n/671205/ 使用包和环境和latex对应的包为：handcalcs，使用pip下载即可另外需要一些常用的数学包，首先在python...本地将公式创建出来，如math包，scipy的积分生成包等环境为jupyter notebook 生成公式和预览以下代码生成了公式中的的预览图。...只保留公式部分使用#symbolic表示只生成过程，不计算结果。其中的a-d，已经在之前定义过。...添加注释直接使用普通注释在原始公式后即可 %%render #symbolic d=sqrt(a/b)+asin(sin(b/c))+(a/b)**(0.5) #这里是注释转换为Latex语法格式

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