Android平台BMI指数测量软件介绍

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0 下载量 157 浏览量 更新于2024-10-02 收藏 3.04MB RAR 举报
资源摘要信息:"BMI在健康领域中是一个常见的指标，用以评估个体的体重是否在健康范围之内。BMI（Body Mass Index，身体质量指数）是一种计算公式，通过个体的身高和体重计算得出一个数值，用于评估个人的体重与身高之间的比例是否健康。BMI的计算方式是将体重（公斤）除以身高（米）的平方。基于该公式，可以将人体的体重状态划分为过轻、正常、过重以及肥胖等不同的类别。 在Android平台上，开发一款能够计算BMI指数的软件，需要具备Android开发的相关知识，包括但不限于Android Studio的使用、Java或Kotlin编程语言的应用、Android SDK的理解以及用户界面设计等。Android应用开发涉及的工具有Android Studio、Gradle构建系统、Android SDK以及Android Virtual Device（模拟器）等。 开发过程首先需要进行需求分析，确定软件的目标用户和功能需求。对于BMI应用来说，主要功能可能包括输入身高和体重信息、计算BMI值、根据计算结果给出健康建议以及提供历史数据记录等。设计UI界面时，需要考虑到用户交互的便利性，如使用简单的输入框来输入身高和体重数值，以及清晰的按钮和文本框来显示计算结果。 在开发阶段，开发者会使用Android Studio创建一个新的Android项目，并根据应用需求来配置相应的权限和依赖。例如，可能需要配置INTERNET权限来连接到网络（如果应用需要联网功能）、WRITE_EXTERNAL_STORAGE权限来保存数据到外部存储等。在编程方面，使用Java或Kotlin语言来编写代码实现BMI的计算逻辑，利用Android提供的各种控件来构建用户界面，并通过Activity和Fragment来管理用户界面和生命周期。 在应用的测试阶段，开发者需要在模拟器和真实设备上进行测试，以确保应用的稳定性、性能和用户体验。测试可能包括单元测试、集成测试和UI测试等，确保应用在各种情况下都能够正常工作。 发布应用时，开发者需要将其打包成一个APK文件，并上传到Android应用市场，如Google Play Store。在发布之前，需要确保应用符合平台的发布要求，例如遵守隐私政策、提供高质量的应用描述以及确保应用不包含恶意代码等。 最后，应用发布后，开发者还需要收集用户的反馈，进行应用的维护和更新，不断优化用户体验和应用性能。" 【标题】:"BMI.rar_BMI android_android" 【描述】:"bmi 一款手机 android 软件 可以测量 bmi指数 " 【标签】:"bmi_android android" 【压缩包子文件的文件名称列表】: BMI

BMI.rar_BMI android_android_测量bmi程序

2022-09-24 上传
在这个“BMI.rar_BMI android_android_测量bmi程序”的压缩包中，我们可以推测它包含了一个Android应用程序，用于帮助用户计算并评估自己的BMI值。这个程序适用于Android操作系统，方便用户在移动设备上便捷地了解...

BMI.rar_android_bmi calculator

2022-09-24 上传
在这个“BMI.rar_android_bmi calculator”项目中，我们看到的是一个专为Android平台设计的BMI计算应用。这个应用能够接收来自模拟器的数据输入，进行计算，并将结果显示给用户。 在Android开发中，创建这样一个BMI...

male_bmi = diabetes[diabetes['gender'] == 1]['bmi'] female_bmi = diabetes[diabetes['gender'] == 0]['bmi'] t, p = stats.ttest_ind(male_bmi, female_bmi) print('性别差异是否显著：') print('t统计量：', t) print('p值：', p)原来代码是这样的，有没有什么别的代码可以替换

2023-06-02 上传
male_bmi = diabetes[diabetes['gender'] == 1]['bmi'] female_bmi = diabetes[diabetes['gender'] == 0]['bmi'] t, p, _ = ttest_ind(male_bmi, female_bmi, usevar='unequal', alternative='two-sided') print('...

import pandas as pd import numpy as np import scipy.stats as stats import seaborn as sns from sklearn.metrics import RocCurveDisplay from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import confusion_matrix,accuracy_score from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import tree from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier请在此基础上续写代码块，要求是（1） 读入数据后，选取自变量"sysBP", "diaBP","age","totChol","BMI", "heartRate", "glucose"记为X，因变量"TenYearCHD"记为y，组成新的数据集。¶

2023-04-20 上传
X = data[["sysBP", "diaBP", "age", "totChol", "BMI", "heartRate", "glucose"]] # 因变量 y = data["TenYearCHD"] # 组成新的数据集 new_data = pd.concat([X, y], axis=1) # 打印新的数据集 print(new_data....

创建计算BMi指数的模块 创建一个用于根据身高、体重计算BMI 指数的模块，命名为 bmi.py，其中 bmi为模块名，.py为扩展名。创建一个主模块testbmi.py,调用bmi模块，并判别健康状况。

2024-09-21 上传
首先，在`bmi.py`文件中，我们需要定义一个计算BMI指数的函数。这里是一个简单的示例： ```python # bmi.py def calculate_bmi(height, weight): """ 计算BMI指数 :param height: 身高，单位米(m) :param ...

写一份和fig=plt.figure(figsize=(10,30)) data1=plt.subplot2grid((5,2),(0,0),colspan=2) dia0 = data.体重检查结果[data.是否糖尿病 == 0].value_counts() dia1 = data.体重检查结果[data.是否糖尿病 == 1].value_counts() df1=pd.DataFrame({'糖尿病患者':dia1,'正常人':dia0}) weight_map={0:'较瘦',1:'正常',2:'偏重',3:'肥胖'} df1.index = df1.index.map(weight_map) data1.bar(['较瘦','正常','偏重','肥胖'],df1['糖尿病患者'],color="red") data1.bar(['较瘦','正常','偏重','肥胖'],df1['正常人'],color="orange") plt.title("BMI不同的人患糖尿病情况") plt.xlabel("体重检查结果") plt.ylabel("人数") plt.legend(('糖尿病', '正常人'),loc='best')此代码运行结果相同，但是得使用其他方法运行结果相同的代码

2023-07-17 上传
ax1.set_title("BMI不同的人患糖尿病情况") ax1.set_xlabel("体重检查结果") ax1.set_ylabel("人数") ax2.bar(['较瘦', '正常', '偏重', '肥胖'], df1['正常人'], color="orange") ax2.set_xlabel("体重检查结果") ...

有没有一种python库可以实现以下想法：用户输入自己的身高体重，模型自动计算BMI值，然后生成一个等比例的人体模型。如果有，请提供示例代码

2023-06-09 上传
super().__init__() self.initUI() def initUI(self): self.height_label = QLabel('身高（cm）：') self.height_input = QLineEdit() self.weight_label = QLabel('体重（kg）：') self.weight_input = ...

from sklearn.metrics import RocCurveDisplay from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import confusion_matrix,accuracy_score from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import tree from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier data = pd.read_csv("C:\\Users\\sa'y\\Desktop\\framinghamData(1).csv") X = data[["sysBP", "diaBP", "age", "totChol", "BMI", "heartRate", "glucose"]] y = data[['TenYearCHD']] new_data = pd.concat([X, y], axis=1) print(new_data.head()) scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) print(X_scaled) corr = new_data.corr(method='pearson') sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm') plt.show() pca = PCA(n_components=7) newX = pca.fit_transform(X) x_data = ['PC1','PC2','PC3','PC4','PC5','PC6','PC7'] y_data = np.around(pca.explained_variance_ratio_, 2) plt.bar(x=x_data, height=y_data,color='steelblue', alpha=0.8) plt.show() 在上述代码基础上，请给出下一步的代码，要求是： 计算所有主成分之间的皮尔逊相关系数，并用热图Heatmap的形式展示出来

2023-04-20 上传
import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns # 计算所有主成分之间的皮尔逊相关系数 corr_pca = np.corrcoef(newX.T) # Heatmap展示相关系数 sns.set(font_scale=1) ...

用Python程序编写根据身高体重计算你的BMI指数，将程序文件保存为bmi.py

2024-10-08 上传
当然可以。BMI（Body Mass Index，身体质量指数...要在命令行运行此程序，你需要先安装Python解释器，然后从命令行进入包含`bmi.py`的目录，并输入`python bmi.py`。程序会提示用户输入体重和身高，然后计算并显示BMI。

输入calc BMI的类型（type函数）

2024-09-25 上传
height_type = type(calc_bmi.__annotations__["height"]) weight_type = type(calc_bmi.__annotations__["weight"]) print(f"height参数类型: {height_type}") print(f"weight参数类型: {weight_type}") ``` 在这...
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