用pyton循环结构判断相近两年毛利的比较
时间: 2023-12-04 11:00:39 浏览: 71
使用Python机器学习线性回归模型进行利润预测
可以使用Python的循环结构来判断相邻两年的毛利进行比较。首先,你需要获取相邻两年的毛利数据。假设我们的数据以列表的形式存储,例如:
profits = [10000, 12000, 11000, 13000, 14000]
现在我们使用一个循环结构来比较相邻两年的毛利,可以使用range函数来迭代列表的索引:
for i in range(len(profits) - 1):
profit1 = profits[i]
profit2 = profits[i+1]
if profit2 > profit1:
print("第", i+2, "年的毛利比第", i+1, "年的毛利增加")
elif profit2 < profit1:
print("第", i+2, "年的毛利比第", i+1, "年的毛利减少")
else:
print("第", i+2, "年的毛利比第", i+1, "年的毛利保持不变")
以上代码中,我们使用一个for循环来遍历列表中的元素,通过profits[i]和profits[i+1]获取相邻两年的毛利数据。然后,我们使用条件判断来比较相邻两年的毛利情况,如果第二年的毛利大于第一年,表示增加;如果第二年的毛利小于第一年,表示减少;如果两年的毛利相等,表示保持不变。
通过以上代码,你可以输出每两年毛利的比较结果。
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