要使源程序计算身高，你可以按照以下步骤进行：
获取用户输入
程序需要接受用户输入的身高数值。可以使用编程语言中的输入函数或者图形用户界面（GUI）来获取用户输入。
数据验证和转换
接收到用户输入的身高数值后，程序需要对输入数据进行验证，确保输入是合法的。例如，确保输入的数值为正数，且在合理的身高范围内。如果输入不符合要求，程序应该提示用户重新输入。
同时，程序还需要将输入的身高数值转换为适当的数据类型（如浮点数），以便后续计算使用。
计算身高单位转换
如果用户输入的身高数值使用的是英寸或其他非标准单位，程序需要进行单位转换，将其转换为标准单位（如米）。这需要根据单位转换公式进行计算。
进行计算
根据用户输入的单位转换后的身高数值，程序可以进行后续的计算。例如，计算身高的加减法运算，或者使用某种公式计算标准身高等。
输出结果
程序需要将计算结果输出给用户。可以使用文本输出、图形界面或者其他方式呈现给用户。
```python
def calculate_height（）:
获取用户输入
height = float（input（"请输入您的身高（单位：米）: "））
将身高转换为厘米
converted_height = height * 100
进行其他计算...例如，计算标准身高、计算身高的加减法等
输出结果
print（"您的身高为： {} 厘米".format（converted_height））
调用函数进行身高计算
calculate_height（）
```
这个程序首先获取用户输入的身高数值，并将其转换为浮点数。然后，它将身高数值乘以100，将其转换为厘米，并输出结果。
如果你需要更复杂的身高预测程序，可以考虑使用机器学习模型。以下是一个使用Python和线性回归模型进行身高预测的示例：
```python
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
收集数据
data = [
{'age': 20, 'gender': '男', 'height': 175.0},
{'age': 22, 'gender': '男', 'height': 180.0},
{'age': 24, 'gender': '女', 'height': 165.0},
添加更多数据...
]
数据预处理
X = np.array（[d['age'] for d in data]）
y = np.array（[d['height'] for d in data]）
划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split（X, y, test_size=0.2, random_state=42）
训练模型
model = LinearRegression（）
model.fit（X_train.reshape（-1, 1）, y_train）
预测身高
def predict_height（age, gender）:
if gender == '男':
features = [[age]]
elif gender == '女':
features = [[age]]
else:
return "性别输入错误!"
prediction = model.predict（features）
return prediction
示例输入
age = int（input（"请输入年龄： "））
gender = input（"请输入性别（男/女）: "）
predicted_height = predict_height（age, gender）
print（"根据年龄和性别， 预估身高为： {:.1f}厘米".format（predicted_height））
```
这个程序首先收集一组包含年龄、性别和身高的数据，然后使用线性回归模型进行训练。最后，它根据用户输入的年龄和性别预测身高，并输出结果。