按照题目要求编写的Python程序如下
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def calBMI(height,weight):
BMI=weight/(height*height)
if BMI18.5:
return [BMI,"过轻"]
elif BMI24:
return [BMI,"正常"]
elif BMI28:
return [BMI,"过重"]
else:
return [BMI,"肥胖"]
import re
s=input("请输入你的身高(米)和体重(公斤)【逗号隔开】：")
s1=re.split(r'[,，]',s)
height=float(s1[0])
weight=float(s1[1])
name="李子健"
bmi=calBMI(height,weight)
print("{}的测算结果为：".format(name))
print("BMI:%.2f"%bmi[0])
print(bmi[1])
源代码(注意源代码的缩进)
R编程语言已经成为统计分析中的事实标准。但在这篇文章中，我将告诉你在Python中实现统计学概念会是如此容易。我要使用Python实现一些离散和连续的概率分布。虽然我不会讨论这些分布的数学细节，但我会以链接的方式给你一些学习这些统计学概念的好资料。在讨论这些概率分布之前，我想简单说说什么是随机变量（random variable）。随机变量是对一次试验结果的量化。
举个例子，一个表示抛硬币结果的随机变量可以表示成
Python
1
2
X = {1 如果正面朝上,
2 如果反面朝上}
随机变量是一个变量，它取值于一组可能的值（离散或连续的），并服从某种随机性。随机变量的每个可能取值的都与一个概率相关联。随机变量的所有可能取值和与之相关联的概率就被称为概率分布（probability distributrion）。
我鼓励大家仔细研究一下scipy.stats模块。
概率分布有两种类型：离散（discrete）概率分布和连续（continuous）概率分布。
离散概率分布也称为概率质量函数（probability mass function）。离散概率分布的例子有伯努利分布（Bernoulli distribution）、二项分布（binomial distribution）、泊松分布（Poisson distribution）和几何分布（geometric distribution）等。
连续概率分布也称为概率密度函数（probability density function），它们是具有连续取值（例如一条实线上的值）的函数。正态分布（normal distribution）、指数分布（exponential distribution）和β分布（beta distribution）等都属于连续概率分布。
若想了解更多关于离散和连续随机变量的知识，你可以观看可汗学院关于概率分布的视频。
二项分布（Binomial Distribution）
服从二项分布的随机变量X表示在n个独立的是/非试验中成功的次数，其中每次试验的成功概率为p。
E(X) = np, Var(X) = np(1−p)
如果你想知道每个函数的原理，你可以在IPython笔记本中使用help file命令。 E(X)表示分布的期望或平均值。
键入stats.binom?了解二项分布函数binom的更多信息。
二项分布的例子：抛掷10次硬币，恰好两次正面朝上的概率是多少？
假设在该试验中正面朝上的概率为0.3，这意味着平均来说，我们可以期待有3次是硬币正面朝上的。我定义掷硬币的所有可能结果为k = np.arange(0,11)：你可能观测到0次正面朝上、1次正面朝上，一直到10次正面朝上。我使用stats.binom.pmf计算每次观测的概率质量函数。它返回一个含有11个元素的列表（list），这些元素表示与每个观测相关联的概率值。
您可以使用.rvs函数模拟一个二项随机变量，其中参数size指定你要进行模拟的次数。我让Python返回10000个参数为n和p的二项式随机变量。我将输出这些随机变量的平均值和标准差，然后画出所有的随机变量的直方图。
泊松分布（Poisson Distribution）
一个服从泊松分布的随机变量X，表示在具有比率参数（rate parameter）λ的一段固定时间间隔内，事件发生的次数。参数λ告诉你该事件发生的比率。随机变量X的平均值和方差都是λ。
E(X) = λ, Var(X) = λ
泊松分布的例子：已知某路口发生事故的比率是每天2次，那么在此处一天内发生4次事故的概率是多少？
让我们考虑这个平均每天发生2起事故的例子。泊松分布的实现和二项分布有些类似，在泊松分布中我们需要指定比率参数。泊松分布的输出是一个数列，包含了发生0次、1次、2次，直到10次事故的概率。我用结果生成了以下图片。
你可以看到，事故次数的峰值在均值附近。平均来说，你可以预计事件发生的次数为λ。尝试不同的λ和n的值，然后看看分布的形状是怎么变化的。
现在我来模拟1000个服从泊松分布的随机变量。
正态分布（Normal Distribution）
正态分布是一种连续分布，其函数可以在实线上的任何地方取值。正态分布由两个参数描述：分布的平均值μ和方差σ2 。
E(X) = μ, Var(X) = σ2
正态分布的取值可以从负无穷到正无穷。你可以注意到，我用stats.norm.pdf得到正态分布的概率密度函数。
β分布（Beta Distribution）
β分布是一个取值在 [0, 1] 之间的连续分布，它由两个形态参数α和β的取值所刻画。
β分布的形状取决于α和β的值。贝叶斯分析中大量使用了β分布。
当你将参数α和β都设置为1时，该分布又被称为均匀分布（uniform distribution）。尝试不同的α和β取值，看看分布的形状是如何变化的。
指数分布（Exponential Distribution）
指数分布是一种连续概率分布，用于表示独立随机事件发生的时间间隔。比如旅客进入机场的时间间隔、打进客服中心电话的时间间隔、中文维基百科新条目出现的时间间隔等等。
我将参数λ设置为0.5，并将x的取值范围设置为 $[0, 15]$ 。
接着，我在指数分布下模拟1000个随机变量。scale参数表示λ的倒数。函数np.std中，参数ddof等于标准偏差除以 $n-1$ 的值。
结语（Conclusion）
概率分布就像盖房子的蓝图，而随机变量是对试验事件的总结。我建议你去看看哈佛大学数据科学课程的讲座，Joe Blitzstein教授给了一份摘要，包含了你所需要了解的关于统计模型和分布的全部。
代码规范
首先阅读下面的两份规范，并深入理解。
Python社区官方建议采用的Python编码风格:PEP8 中文版
Google SoC 建议的 Python 编码风格:Google Python Style Guide 中文版
写出规范的代码是写出高质量代码的第一步，并且有助于培养仔细的习惯。
为了培养规范写代码的习惯，可以安装flake8这个工具，它不仅可以检查代码风格是否符合官方建议（PEP8），而且还能找出潜在的隐患（用Pyflakes做语法分析），更逆天的是还能检测到你有些函数写的太复杂（代码圈复杂度）了，更更逆天的是可以设置git commit之前必须通过这些检查。
当然具体操作需要根据自己的项目进行一些定制，比如可以忽略E501，W293。
空白项目模版
好的开始是成功的一半，写python代码就从pyempty开始吧。
在github上看一下那些经典的项目，web.py,flask, pep8，他们的项目目录都很规范，综合借鉴了一些项目的特点，我写了这个pyempty项目。
1.README.md 这里写你项目的简介，quick start等信息，虽然distutils要求这个文件没有后缀名，但github上如果后缀是.md的话可以直接转换成html显示。
2.ChangeLog.txt 该文件存放程序各版本的变更信息，也有一定的格式，参考web.py的ChangeLog.txt
3.LICENES.txt 这里存放你项目使用的协议，不要编写自己的协议。
4.requirements.txt 如果你的项目需要依赖其它的python第三方库，在这里一行一个写出来，可能pip install的时候能自动帮你安装
5.setup.py 安装脚本，后面详细介绍
6.docs 里面存放你的项目文档，如概要设计，详细设计，维护文档，pydoc自动生成的文档等，强烈推荐大家使用MarkDown格式编写文档
7.src 这个目录里存放项目模块的主要代码，尽量不要把模块目录直接放到根目录，模块代码目录可以在setup.py里指定的
8.tests 这个目录存放所有单元测试，性能测试脚本，单元测试的文件确保以test_做前缀，这样distutils会自动打包这些文件，并且用python -m unittest discover -s ./ -p 'test_*.py' -v 可以直接执行这些测试
单元测试
Martin Fowler："在你不知道如何测试代码之前，就不该编写程序。而一旦你完成了程序，测试代码也应该完成。除非测试成功，你不能认为你编写出了可以工作的程序。"
我们有很多理由不写单元测试，归根结底是懒，虽然代码大全上说：
大部分研究都发现，检测比测试的成本更小。NASA软件工程实验室的一项研究发现，阅读代码每小时能够检测出来的缺陷要比测试高出80%左右(Basili and Selby 1987)。后来，IBM的一项研究又发现，检查发现的一个错误只需要3.5个工作时，而测试则需要花费15-25个工作时（Kaplan 1995)。
但是单元测试还是让别人相信你的代码有很高质量的最有力证据。
好了，请详细阅读：
深入python3.0: 单元测试-2.x也适用
Unit testing framework 不完整中文版
文档
敏捷开发不是提倡什么文档也不写，没有文档就没有传承和积累，轮岗或新人接手任务就会遇到很大的麻烦，所以我决定每个项目最少要写以下文档：
1.nalysis.model.md 概要设计文档，不同于README.md文件，该文档应该写于项目开发之前，把项目有哪些功能，大概分几个模块等项目整体概述信息写一下。
2.design.model.md 详细设计文档，不用太详细，至少把项目依赖哪些东西，谁依赖这个项目，重要算法流程描述，代码整体结构等写出来。
3.maintain.md 维护文档，这个我觉得最重要，你的服务都记录哪些日志，需要监控哪些业务指标，如何重启，有哪些配置项等，没这些东西，你的项目很难运维。
上面这些文档都是项目全局性的文档，不适合写在docstring或注视里，所以要有单独的文档。
打包
python有专门的模块打包系统distutils，你可以用这套机制把你的代码打包并分发到Pypi上，这样任何人都可以用pip或easy_install安装你的模块。
如果你开发的是内部项目，还可以用mypypi架设私有的pypi，然后把项目的大的版本更新发布到内部的pypi上，配置管理人员和运维人员可以很方便的从pypi上拉取代码安装到测试环境或生产环境。
发布大版本的时候要给版本命名及编写ChangeList，可以参考Git Pro的相关章节,主要记住以下几个命令。
git tag -a v0.1 -m 'my test tag' #给大版本命名，打Tag git describe master #给小版本命名,Git将会返回一个字符串，由三部分组成：最近一次标定的版本号，加上自那次标定之后的提交次数，再加上一段SHA-1值 git shortlog --no-merges master --not v0.1 #生成版本简报,ChangeList
python有自己的打包机制，所以一般不要用git archive命令。
当然大版本管理用pypi管理比较合适，小的bug fix，紧急上线等好多公司都是用git直接从生产环境拉代码更新，因为git,svn等可以很方便的撤销某次更新，回滚到某个位置。
关于打包，请阅读如下链接：
Python 打包指南
深入Python3.0:打包 Python 类库
python打包:分发指定文件
