2、 利用二维列表,编程完成测试BMI的程序,要求: 1、输入五人的汉字姓名,体重和身高,计算他们的BMI(体重kg/(身高*身高)身高单位为米),2、将五人的信息放入二维列表中,打印出该列表 3、将五人信息按照BMI排序,组成新列表,并打印

时间: 2023-07-16 20:14:00 浏览: 40
下面是代码实现: ```python # 定义一个空的二维列表 data = [] # 输入五人的信息 for i in range(5): name = input("请输入第{}个人的姓名:".format(i+1)) weight = float(input("请输入{}的体重(kg):".format(name))) height = float(input("请输入{}的身高(m):".format(name))) bmi = round(weight / (height * height), 2) # 计算BMI,保留两位小数 info = [name, weight, height, bmi] # 将姓名、体重、身高和BMI放入一个列表中 data.append(info) # 将这个列表放入二维列表中 # 打印二维列表 print("五人的信息如下:") print("姓名\t\t体重(kg)\t身高(m)\tBMI") for info in data: print("{}\t\t{}\t\t{}\t\t{}".format(info[0], info[1], info[2], info[3])) # 按照BMI排序,并组成新列表 sorted_data = sorted(data, key=lambda x: x[3]) # 打印排序后的新列表 print("按照BMI排序后的五人信息如下:") print("姓名\t\t体重(kg)\t身高(m)\tBMI") for info in sorted_data: print("{}\t\t{}\t\t{}\t\t{}".format(info[0], info[1], info[2], info[3])) ``` 运行结果: ``` 请输入第1个人的姓名:张三 请输入张三的体重(kg):75 请输入张三的身高(m):1.75 请输入第2个人的姓名:李四 请输入李四的体重(kg):65 请输入李四的身高(m):1.68 请输入第3个人的姓名:王五 请输入王五的体重(kg):80 请输入王五的身高(m):1.8 请输入第4个人的姓名:赵六 请输入赵六的体重(kg):70 请输入赵六的身高(m):1.7 请输入第5个人的姓名:钱七 请输入钱七的体重(kg):90 请输入钱七的身高(m):1.9 五人的信息如下: 姓名 体重(kg) 身高(m) BMI 张三 75.0 1.75 24.49 李四 65.0 1.68 23.03 王五 80.0 1.8 24.69 赵六 70.0 1.7 24.22 钱七 90.0 1.9 24.93 按照BMI排序后的五人信息如下: 姓名 体重(kg) 身高(m) BMI 李四 65.0 1.68 23.03 赵六 70.0 1.7 24.22 张三 75.0 1.75 24.49 王五 80.0 1.8 24.69 钱七 90.0 1.9 24.93 ```

相关推荐

最新推荐

recommend-type

Python:二维列表下标互换方式(矩阵转置)

今天小编就为大家分享一篇Python:二维列表下标互换方式(矩阵转置),具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

Java编程中二维数组的初始化和基本操作实例

主要介绍了Java编程中二维数组的初始化和基本操作实例,是Java入门学习中的基础知识,需要的朋友可以参考下
recommend-type

灰色模型GM(1,1)程序二次拟合和等维新陈代谢改进预测程序

%下面程序是灰色模型GM(1,1)程序二次拟合和等维新陈代谢改进预测程序,matlab6.5 ,使用本程序请注明,程序存储为gm1.m  %x = [5999,5903,5848,5700,7884];gm1(x); 测试数据  %二次拟合预测GM(1,1)模型  ...
recommend-type

Python二维数组实现求出3*3矩阵对角线元素的和示例

今天小编就为大家分享一篇Python二维数组实现求出3*3矩阵对角线元素的和示例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

python 使用pandas的dataframe一维数组和二维数组分别按行写入csv或excel

pandas写入excel 两种 一个是一行一行的写(本身写入时列)另一种是写入二维数组。 1.一行一行的写 i=1 loujian=2 dat=[i,loujian,ll,load_idx,bilv,eventype]#一个变量 print (dat) test = pd.DataFrame(data=dat)....
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解释minorization-maximization (MM) algorithm,并给出matlab代码编写的例子

Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法,用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题,然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下: 1. 初始化参数 $\theta_0$,设 $k=0$; 2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$,使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$; 3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。