python入门学习之小工具制作系列--02使用tkinter库写一个BMI身体指数检测小程序

基于Python(tkinter库、random库、linecache库)实现的可以用来背四六级单词的小程序QwQ 四个文本文档中分别是四六级的单词和汉语释义,每个单词都在同一行对应。然后我们可以输入我们的答案来检验,答错了就会提示错误。答对了就会显示回答正确,我们可以开始下一个单词。这时候我们可以来一个六级词,然后就会给出汉语。那就写一个可以用来背英语单词的小程序。我们运行后可以得到这样的界面。最近不知道写点什么好=( 阅读详情
一、小程序检测功能逻辑

即通过输入身高、体重两个数据即可计算自己的BMI身体指数是多少,且对身体状况做相应提醒。

二、小程序使用体验

1,弹出主界面,输入身高,体重数据~

2,点击计算,输出BMI数据~

3,根据BMI结果,给出相应的建议~

三、小程序代码逻辑

1,引入tkinter库,构建tkinter弹窗框架

import tkinter as tk
from tkinter import messagebox
root = tk.Tk()
root.geometry('350x230+500+230')
root.title('BMI身体指数计算器')
root.mainloop()

2,设置tkinter弹窗的大小和所处屏幕位置,配置弹窗的输入框,显示文本等信息

height = tk.DoubleVar()
weight = tk.DoubleVar()

page = tk.Frame(root)
page.pack()

tk.Label(page).grid(row=0, column=0)

tk.Label(page, text='身高(米): ').grid(row=2, column=1, pady=20)
tk.Entry(page, textvariable=height).grid(row=2, column=2)

tk.Label(page, text='体重(kg): ').grid(row=3, column=1, pady=20)
tk.Entry(page, textvariable=weight).grid(row=3, column=2)
tk.Button(page, text='计算', command=jisuan).grid(row=4, column=2, pady=10)

3,编写BMI计算逻辑

def jisuan():
    shengao = height.get()
    tizhong = weight.get()
    # print(shengao,tizhong)
    if shengao > 0 and tizhong > 0:
        BMI = tizhong / shengao ** 2
        BMI_new = float(('%.2f' % BMI))
        messagebox.showinfo(title='BMI身体指数计算',
                            message=f'您的身高为{shengao}m,您的体重为{tizhong}kg,您的BMI身体指数为{BMI_new}')
        if BMI_new < 18.4:
            messagebox.showinfo(title='BMI身体指数计算', message='BMI指数较低,提示您的身体消瘦,要注意补充营养哦!')
        elif BMI_new > 18.5 and BMI_new < 24:
            messagebox.showinfo(title='BMI身体指数计算', message='BMI指数为正常值,继续加油!')
        elif BMI_new > 24 and BMI_new < 28:
            messagebox.showinfo(title='BMI身体指数计算',
                                message='BMI指数较高,属于是超重了,提示您需要合理饮食,加强锻炼哦!')
        elif BMI_new > 28:
            messagebox.showinfo(title='BMI身体指数计算',
                                message='BMI指数很高,属于肥胖了,提示您需要注意身体健康了,过胖会增加人体器官的负担哦!')

4,在tkinter中调用此函数,即可计算BMI身体指数了。

全部代码:

import tkinter as tk
from tkinter import messagebox

root = tk.Tk()
root.geometry('350x230+500+230')  # 设置弹出框位置和大小
root.iconbitmap('E:/pythonProject/3.ico')  # 设置弹出框图标

root.title('BMI身体指数计算器')

height = tk.DoubleVar()
weight = tk.DoubleVar()

page = tk.Frame(root)
page.pack()

tk.Label(page).grid(row=0, column=0)

tk.Label(page, text='身高(米): ').grid(row=2, column=1, pady=20)
tk.Entry(page, textvariable=height).grid(row=2, column=2)

tk.Label(page, text='体重(kg): ').grid(row=3, column=1, pady=20)
tk.Entry(page, textvariable=weight).grid(row=3, column=2)


def jisuan():
    shengao = height.get()
    tizhong = weight.get()
    # print(shengao,tizhong)
    if shengao > 0 and tizhong > 0:
        BMI = tizhong / shengao ** 2
        BMI_new = float(('%.2f' % BMI))
        messagebox.showinfo(title='BMI身体指数计算',
                            message=f'您的身高为{shengao}m,您的体重为{tizhong}kg,您的BMI身体指数为{BMI_new}')
        if BMI_new < 18.4:
            messagebox.showinfo(title='BMI身体指数计算', message='BMI指数较低,提示您的身体消瘦,要注意补充营养哦!')
        elif BMI_new > 18.5 and BMI_new < 24:
            messagebox.showinfo(title='BMI身体指数计算', message='BMI指数为正常值,继续加油!')
        elif BMI_new > 24 and BMI_new < 28:
            messagebox.showinfo(title='BMI身体指数计算',
                                message='BMI指数较高,属于是超重了,提示您需要合理饮食,加强锻炼哦!')
        elif BMI_new > 28:
            messagebox.showinfo(title='BMI身体指数计算',
                                message='BMI指数很高,属于肥胖了,提示您需要注意身体健康了,过胖会增加人体器官的负担哦!')


tk.Button(page, text='计算', command=jisuan).grid(row=4, column=2, pady=10)

root.mainloop()

文章到此结束喽~~

基于python tkinter的点名小程序功能的实例代码 主要介绍了基于python tkinter的点名小程序,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下 立即下载

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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