将上述代码转汉城python代码
时间: 2024-09-07 21:00:33 浏览: 11
将MATLAB代码转换成Python代码需要了解两者语法差异。下面是将提供的MATLAB代码转换成Python的基本版本,保留了主要功能:
```python
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# 参数设置
n_scenarios = 6
revenue = 56
params = np.array([[0.10, 4, 2, 0.10, 18, 3, 0.10, 6, 3, 6, 5],
[0.20, 4, 2, 0.20, 18, 3, 0.20, 6, 3, 6, 5],
# ...其他行...
# 初始化结果矩阵
results = np.zeros((n_scenarios, 5))
for scenario in range(n_scenarios):
p1, c1, d1, p2, c2, d2, p, ca, cd, ce, cr = params[scenario]
def calculate_profit(D1, D2, A, R):
cost = c1 + c2 + ca + (D1 * d1 if D1 else 0) + (D2 * d2 if D2 else 0)
defect_rate = p
if D1:
defect_rate *= (1 - p1)
if D2:
defect_rate *= (1 - p2)
if A:
cost += cd if R else ce * defect_rate
else:
cost += ce * defect_rate
return revenue * (1 - defect_rate) - cost
max_profit = float('-inf')
best_decision = [0, 0, 0, 0]
for D1 in range(2): # 注意Python里二元值用0和1,不用0和1
for D2 in range(2):
for A in range(2):
for R in range(2):
profit = calculate_profit(D1, D2, A, R)
if profit > max_profit:
max_profit = profit
best_decision = [D1, D2, A, R]
results[scenario, :] = [max_profit, *best_decision]
# 输出结果
print(f"情况 利润 D1 D2 A R")
print(np.concatenate([[np.arange(1, n_scenarios+1)], results], axis=1))
optimal_profit, optimal_scenario = np.max(results[:, 0]), np.argmax(results[:, 0])
print(f"最优情况: {optimal_scenario + 1}")
print(f"最大利润: {optimal_profit:.2f}")
print(f"最优决策: D1={results[optimal_scenario, 1]}, D2={results[optimal_scenario, 2]}, A={results[optimal_scenario, 3]}, R={results[optimal_scenario, 4]}")
# 可视化
plt.figure()
# 利润条形图
ax1 = plt.subplot2grid((2, 1), (0, 0))
ax1.bar(results[:, 0])
ax1.set_title("各情况下的最优利润")
ax1.set_xlabel("情况")
ax1.set_ylabel("利润")
for i, profit in enumerate(results[:, 0]):
ax1.text(i, profit, f"{profit:.2f}", ha='center', va='bottom')
# 决策热图
ax2 = plt.subplot2grid((2, 1), (1, 0))
im = ax2.imshow(results[:, 1:], cmap='gray_r') # Python中颜色反转,0为白色,1为黑色
ax2.set_title("各情况下的最优决策")
ax2.set_xlabel("决策变量")
ax2.set_ylabel("情况")
plt.xticks(range(4), ['D1', 'D2', 'A', 'R'])
plt.colorbar(im, ax=ax2)
plt.show()
```
请注意,由于MATLAB和Python在语法、数据结构处理等方面有所不同,这段Python代码是对原MATLAB代码的一个简化和调整版本。如果原始代码有更复杂的结构或依赖特定的库,可能需要适当调整。