means = [0, 0, 0] loan = 0 rate = 0 pay = 0 investment = 0 annual_rate = 0 def fixed_investment(inv, a_rate, y): global means inv = 12 * inv a_rate = a_rate / 100 if a_rate == 0: expected = 0 else: expected = inv * (1 + a_rate) * (pow((1 + a_rate), y) - 1) / a_rate print("定投的预期收入为: %.2f" % expected) means[1] = expected return expected def balance(): total = 0 for i in means: total += i print("你的资产总额为:%.2f" % total) print("你的资产明细为:\n") print("存款:%.2f" % means[0]) print("理财:%.2f" % means[1]) print("负债:%.2f" % means[2]) def saving(amount): global means if amount < 0: print("存款金额不可小于 0!") else: means[0] += amount print("已存款:%.2f 元" % amount) print("当前余额:%.2f 元" % means[0]) def draw_money(drawing): global means if drawing < 0: print("取款金额不可小于 0!") elif drawing > means[0]: print("取款金额不可超过余额!") else: means[0] -= drawing print("已取款: %.2f 元" % drawing) print("当前余额: %.2f 元" % means[0]) def loans(loan, rate, pay, years): global means if pay < (loan - pay) * rate: print("你是还不完的!!!") else: if years == 0: count = 0 while loan > 0: loan -= pay loan *= (1 + rate) count += 1 print("将在 %d 年后还完贷款。" % count) else: for _ in range(years): loan -= pay if loan == 0: break else: loan *= (1 + rate) print("你现在的负债是: %.2f" % loan) # means[2] = loan return loan # 未来财务状况 def future(years): income = fixed_investment(investment, annual_rate, years) debt = loans(loan, rate, pay, years) captial = means[0] + income - debt print("你第%i年的总资产有: %.3f" % (years, captial)) def init(): print() print('''以下为可办理的业务: 1. 查询资产 2. 存款 3. 取款 4. 计算复利 5. 计算贷款 6. 计算未来资产 7.保存数据 q. 退出''') def main(): init() while True: choice = input("请输入您要办理的业务代码: ") # 查询余额 if choice == "1": balance() # 存款 elif choice == "2": inc = float(input("请输入存款金额: ")) saving(inc) # 取款 elif choice == "3": dec = float(input("请输入取款金额: ")) draw_money(dec) # 计算定投 elif choice == "4": investment = float(input("请输入每月定投金额: ")) annual_rate = float(input("请输入年收益率: ")) years = int(input("请输入定投期限(年): ")) if investment <= 0 or annual_rate <= 0 or years <= 0: print("输入的数据有误") else: money = fixed_investment(investment, annual_rate, years) print("最终收获: %.2f 元" % money) # 计算贷款 elif choice == "5": loan = float(input("请输入当前贷款: ")) rate = float(input("请输入年利率: ")) pay = float(input("请输入每年还款: ")) if loan <= 0 or rate <= 0 or pay <= 0: print("输入的数据有误") else: loans(loan, rate, pay) elif choice == "6": years = int(input("希望查询多少年后的财务状况? ")) future(years) # 退出 elif choice == "q": print("欢迎下次光临!再见!") break else: print("你输入的指令有误,请重新输入\n") if __name__ == '__main__': main()

时间: 2023-02-06 19:58:52 浏览: 240
这是一段 Python 代码。它定义了五个函数:fixed_investment、balance、saving、draw_money 和 loans。 fixed_investment 函数接收三个参数:inv、a_rate 和 y。它会计算出定投的预期收入,并将结果存储在全局变量 means 的第二个元素中,然后返回预期收入。 balance 函数输出资产总额和资产明细,包括存款、理财和负债。 saving 函数接收一个参数 amount,表示存入的金额。它会将 amount 加到全局变量 means 的第一个元素中,然后输出已存款的金额和当前余额。 draw_money 函数接收一个参数 drawing,表示取款的金额。它会从全局变量 means 的第一个元素中减去 drawing,然后输出已取款的金额和当前余额。 loans 函数接收四个参数:loan、rate、pay 和 years。它计算出在给定的年数内还清贷款的过程。如果 years 为 0,则函数会在 loan 为 0 时退出循环;否则,函数会在循环指定的次数之后退出。每次循环结束后,函数会输出当前的负债。
相关问题

在python中用函数优化以下代码while True: print('='*30) loan_type = input('请选择贷款类型:1.商业贷款 2.公积金贷款 3.组合贷款 0.算清楚了谢谢\n') if loan_type == '1' : loan_amount = float(input('请输入贷款金额(万)\n')) term = int(input('请输入贷款期限(年):\n')) if term <= 5 : mon_rate = (4.75 / 100) / 12 else: mon_rate = (4.90 / 100) / 12 mon_pay = loan_amount * 10000 * (mon_rate * ((1+mon_rate)**(term * 12))) / (((1 + mon_rate)** (term * 12)) - 1) all_pay = mon_pay * term * 12 interest = all_pay - loan_amount * 10000 print('每月月供参考(元):{:.2f}'.format(mon_pay)) print('支付利息(元):{:.2f}'.format(interest)) print('还款总额(元):{:.2f}'.format(all_pay)) elif loan_type == '2' : loan_amount = float(input('请输入贷款金额(万):\n')) term = int(input('请输入贷款期限(年):\n')) if term <= 5 : mon_rate = (2.75 / 100) / 12 else: mon_rate = (3.25 / 100) / 12 mon_pay = loan_amount * 10000 * (mon_rate * ((1 + mon_rate) ** (term * 12))) / (((1 + mon_rate)** (term * 12)) - 1) all_pay = mon_pay * term * 12 interest = all_pay - loan_amount * 10000 print('每月月供参考(元):{:.2f}'.format(mon_pay)) print('支付利息(元):{:.2f}'.format(interest)) print('还款总额(元):{:.2f}'.format(all_pay)) elif loan_type == '3': business_loan = float(input('请输入商业贷款金额(万):\n')) fund_loan = int(input('请输入公积金贷款金额(万):\n')) term = int(input('请输入贷款期限(年):\n')) if term <= 5: business_mon_rate = (4.75 / 100) / 12 fund_mon_rate = (2.75 / 100) / 12 else: business_loan = (4.90 / 100) / 12 fund_mon_rate = (3.25 / 100) / 12 business_mon_pay = business_loan * 10000 * (business_mon_rate * ((1 + business_mon_rate) ** (term * 12))) / (((1 + business_mon_rate)** (term * 12)) - 1) fund_mon_pay = fund_loan * 10000 * (fund_mon_rate * ((1 + fund_mon_rate) ** (term * 12))) / (((1 + fund_mon_rate) ** (term * 12)) - 1) mon_all_pay = business_mon_pay + fund_mon_pay all

我可以回答这个问题。这段代码是用来计算贷款的月供、支付利息和还款总额的。用户需要选择贷款类型,然后输入贷款金额和贷款期限,程序会根据不同的贷款类型和贷款期限计算出相应的月供、支付利息和还款总额。如果选择的是组合贷款,用户需要输入商业贷款金额和公积金贷款金额。

用pythen计算复利用这几个函数means = [0, 0, 0] loan = 0 rate = 0 pay = 0

首先,我们可以用一个 for 循环来计算复利: ``` for i in range(len(means)): means[i] = means[i] * (1 + rate) + pay loan -= pay ``` 其中,means 是存储每个月的余额的列表,loan 是贷款总额,rate 是年利率(需要除以 12 转换为月利率),pay 是每月还款额。 我们可以在循环内部计算每个月的余额,并更新贷款总额。 例如,假设我们有一笔 100000 元的贷款,年利率为 5%,每月还款额为 1000 元,那么经过 3 个月后,余额分别为: - 第 1 个月:100000 * (1 + 0.05/12) + 1000 = 100416.67 - 第 2 个月:100416.67 * (1 + 0.05/12) + 1000 = 100833.33 - 第 3 个月:100833.33 * (1 + 0.05/12) + 1000 = 101250.00 你也可以使用其他方法来计算复利,例如使用递归函数或者将贷款总额和还款额作为参数传递给函数。
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优化下这个代码 select sum(auth_amt) sum_auth_amt from auth_cont auth left join (select * from RPT_DUE_LOAN_ACC_M loan where loan.send_flag = '2' and loan.prd_userdf_type != '3017' and loan.bank_id = 162000 and (loan.cif_no in (select cif_no from RPT_DUE_LOAN_ACC_M a where 1 = 1 AND LOAN.YEAR = '2021' AND LOAN.MONTH = '12' AND LOAN.ACCOUNT_STATUS NOT IN ('0', '2') AND ((LOAN.LOAN_BAL > 0 OR LOAN.IN_INTST > 0 OR LOAN.OUT_INTST > 0 OR LOAN.CMPD_INTST > 0) or substr(LOAN.SETTL_DATE, 0, 6) = '202112') AND LOAN.MANG_BR_NO IN (SELECT BR_NO FROM TBL_ORG_DEPARTMENTS START WITH BR_NO = '162000' CONNECT BY PRIOR BR_NO = UP_ONE) group by cif_no and (loan.cif_no in (select cif_no from RPT_DUE_LOAN_ACC_M a where 1 = 1 AND LOAN.YEAR = '2021' AND LOAN.MONTH = '12' AND LOAN.ACCOUNT_STATUS NOT IN ('0', '2') AND ((LOAN.LOAN_BAL > 0 OR LOAN.IN_INTST > 0 OR LOAN.OUT_INTST > 0 OR LOAN.CMPD_INTST > 0) or substr(LOAN.SETTL_DATE, 0, 6) = '202112') AND LOAN.MANG_BR_NO IN (SELECT BR_NO FROM TBL_ORG_DEPARTMENTS START WITH BR_NO = '162000' CONNECT BY PRIOR BR_NO = UP_ONE) group by cif_no group by cif_no) loan on loan.cif_no = auth.cif_no where auth_sts = '1' AND LOAN.YEAR = '2021' AND LOAN.MONTH = '12' AND LOAN.ACCOUNT_STATUS NOT IN ('0', '2') AND ((LOAN.LOAN_BAL > 0 OR LOAN.IN_INTST > 0 OR LOAN.OUT_INTST > 0 OR LOAN.CMPD_INTST > 0) or substr(LOAN.SETTL_DATE, 0, 6) = '202112') AND LOAN.MANG_BR_NO IN (SELECT BR_NO FROM TBL_ORG_DEPARTMENTS START WITH BR_NO = '162000' CONNECT BY PRIOR BR_NO = UP_ONE)

请将这个存储过程修改为触发器,当其余四个表插入新数据时,t_pcm_prod_own能够修改更新数据 CREATE DEFINER=root@% PROCEDURE test03() BEGIN -- 是否持有活期 IF EXISTS(SELECT CUST_ID FROM T_PCM_PROD_OWN WHERE CUST_ID IN (SELECT CUST_ID FROM T_PCM_DEP_CURR)) THEN UPDATE T_PCM_PROD_OWN SET IS_DEP = '1' WHERE CUST_ID IN (SELECT CUST_ID FROM T_PCM_DEP_CURR); ELSE UPDATE T_PCM_PROD_OWN SET IS_DEP = '0' WHERE CUST_ID IN (SELECT CUST_ID FROM T_PCM_DEP_CURR); END IF; -- 是否持有定期 IF EXISTS(SELECT CUST_ID FROM T_PCM_PROD_OWN WHERE CUST_ID IN (SELECT CUST_ID FROM T_PCM_DEP_FIXED)) THEN UPDATE T_PCM_PROD_OWN SET IS_FIXED_DEP = '1' WHERE CUST_ID IN (SELECT CUST_ID FROM T_PCM_DEP_FIXED); ELSE UPDATE T_PCM_PROD_OWN SET IS_FIXED_DEP = '0' WHERE CUST_ID IN (SELECT CUST_ID FROM T_PCM_DEP_FIXED); END IF; -- 是否持有贷款 IF EXISTS(SELECT CUST_ID FROM T_PCM_PROD_OWN WHERE CUST_ID IN (SELECT CUST_ID FROM T_PCM_LOAN)) THEN UPDATE T_PCM_PROD_OWN SET IS_LOAN = '1' WHERE CUST_ID IN (SELECT CUST_ID FROM T_PCM_LOAN); ELSE UPDATE T_PCM_PROD_OWN SET IS_LOAN = '0' WHERE CUST_ID IN (SELECT CUST_ID FROM T_PCM_LOAN); END IF; -- 是否持有理财 IF EXISTS(SELECT CUST_ID FROM T_PCM_PROD_OWN WHERE CUST_ID IN (SELECT CUST_ID FROM T_PCM_WEALTH)) THEN UPDATE T_PCM_PROD_OWN SET IS_WEALTH = '1' WHERE CUST_ID IN (SELECT CUST_ID FROM T_PCM_WEALTH); ELSE UPDATE T_PCM_PROD_OWN SET IS_WEALTH = '0' WHERE CUST_ID IN (SELECT CUST_ID FROM T_PCM_WEALTH); END IF; INSERT INTO T_PCM_PROD_OWN SELECT REPLACE(UUID(),'-','') ,T_PCM_CUST.CUST_ID ,T_PCM_CUST.LAW_ORG_ID ,T_PCM_CUST.ECIF_CUST_ID ,T_PCM_PROD_OWN.IS_DEP ,T_PCM_PROD_OWN.IS_FIXED_DEP ,T_PCM_PROD_OWN.IS_LOAN ,T_PCM_PROD_OWN.IS_WEALTH ,T_PCM_DEP_CURR.CURRENT_BAL ,T_PCM_DEP_FIXED.BAL ,T_PCM_LOAN.LOAN_MON ,T_PCM_WEALTH.CURRENT_BAL FROM T_PCM_CUST LEFT JOIN T_PCM_DEP_CURR ON T_PCM_CUST.CUST_ID = T_PCM_DEP_CURR.CUST_ID LEFT JOIN T_PCM_DEP_FIXED ON T_PCM_CUST.CUST_ID = T_PCM_DEP_FIXED.CUST_ID LEFT JOIN T_PCM_LOAN ON T_PCM_CUST.CUST_ID = T_PCM_LOAN.CUST_ID LEFT JOIN T_PCM_WEALTH ON T_PCM_CUST.CUST_ID = T_PCM_WEALTH.CUST_ID LEFT JOIN T_PCM_PROD_OWN ON T_PCM_CUST.CUST_ID = T_PCM_PROD_OWN.CUST_ID; END

# 目标编码 def gen_target_encoding_feats(train, train_2, test, encode_cols, target_col, n_fold=10): '''生成target encoding特征''' # for training set - cv tg_feats = np.zeros((train.shape[0], len(encode_cols))) kfold = StratifiedKFold(n_splits=n_fold, random_state=1024, shuffle=True) for _, (train_index, val_index) in enumerate(kfold.split(train[encode_cols], train[target_col])): df_train, df_val = train.iloc[train_index], train.iloc[val_index] for idx, col in enumerate(encode_cols): target_mean_dict = df_train.groupby(col)[target_col].mean() if not df_val[f'{col}_mean_target'].empty: df_val[f'{col}_mean_target'] = df_val[col].map(target_mean_dict) tg_feats[val_index, idx] = df_val[f'{col}_mean_target'].values for idx, encode_col in enumerate(encode_cols): train[f'{encode_col}_mean_target'] = tg_feats[:, idx] # for train_2 set - cv tg_feats = np.zeros((train_2.shape[0], len(encode_cols))) kfold = StratifiedKFold(n_splits=n_fold, random_state=1024, shuffle=True) for _, (train_index, val_index) in enumerate(kfold.split(train_2[encode_cols], train_2[target_col])): df_train, df_val = train_2.iloc[train_index], train_2.iloc[val_index] for idx, col in enumerate(encode_cols): target_mean_dict = df_train.groupby(col)[target_col].mean() if not df_val[f'{col}_mean_target'].empty: df_val[f'{col}_mean_target'] = df_val[col].map(target_mean_dict) tg_feats[val_index, idx] = df_val[f'{col}_mean_target'].values for idx, encode_col in enumerate(encode_cols): train_2[f'{encode_col}_mean_target'] = tg_feats[:, idx] # for testing set for col in encode_cols: target_mean_dict = train.groupby(col)[target_col].mean() test[f'{col}_mean_target'] = test[col].map(target_mean_dict) return train, train_2, test features = ['house_exist', 'debt_loan_ratio', 'industry', 'title'] train_1, train_2, test = gen_target_encoding_feats(train_1, train_2, test, features, ['isDefault'], n_fold=10)

目标编码 def gen_target_encoding_feats(train, train_2, test, encode_cols, target_col, n_fold=10): '''生成target encoding特征''' # for training set - cv tg_feats = np.zeros((train.shape[0], len(encode_cols))) kfold = StratifiedKFold(n_splits=n_fold, random_state=1024, shuffle=True) for _, (train_index, val_index) in enumerate(kfold.split(train[encode_cols], train[target_col])): df_train, df_val = train.iloc[train_index], train.iloc[val_index] for idx, col in enumerate(encode_cols): target_mean_dict = df_train.groupby(col)[target_col].mean() if not df_val[f'{col}_mean_target'].empty: df_val[f'{col}_mean_target'] = df_val[col].map(target_mean_dict) tg_feats[val_index, idx] = df_val[f'{col}_mean_target'].values for idx, encode_col in enumerate(encode_cols): train[f'{encode_col}_mean_target'] = tg_feats[:, idx] # for train_2 set - cv tg_feats = np.zeros((train_2.shape[0], len(encode_cols))) kfold = StratifiedKFold(n_splits=n_fold, random_state=1024, shuffle=True) for _, (train_index, val_index) in enumerate(kfold.split(train_2[encode_cols], train_2[target_col])): df_train, df_val = train_2.iloc[train_index], train_2.iloc[val_index] for idx, col in enumerate(encode_cols): target_mean_dict = df_train.groupby(col)[target_col].mean() if not df_val[f'{col}_mean_target'].empty: df_val[f'{col}_mean_target'] = df_val[col].map(target_mean_dict) tg_feats[val_index, idx] = df_val[f'{col}_mean_target'].values for idx, encode_col in enumerate(encode_cols): train_2[f'{encode_col}_mean_target'] = tg_feats[:, idx] # for testing set for col in encode_cols: target_mean_dict = train.groupby(col)[target_col].mean() test[f'{col}_mean_target'] = test[col].map(target_mean_dict) return train, train_2, test features = ['house_exist', 'debt_loan_ratio', 'industry', 'title'] train_1, train_2, test = gen_target_encoding_feats(train_1, train_2, test, features, ['isDefault'], n_fold=10) 出现报错

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