用python中fsolve计算IRR，并简单判断是否投资该产品。张老师的一朋友打算给自己刚出生的孩子购买保险产品，该产品规定从0岁起投保人每年年末支付保险费6000元，共10次。 从支付保险费的次年起，保险公司每隔2年年末返还一次收益，每次2000元。在孩子65岁时再一次性支付60万元养老费。

首先，需要导入SciPy库中的fsolve函数。然后，定义一个IRR函数，计算出该产品的内部收益率。最后，判断IRR是否大于预期收益率，如果大于，则可以投资该产品。

下面是代码示例：

from scipy.optimize import fsolve

def IRR(rate):
    cashflows = [-6000] * 10
    for i in range(1, 6):
        cashflows[i*2-1] += 2000
    cashflows.append(600000)
    npv = sum([cf/(1+rate)**i for i, cf in enumerate(cashflows)])
    return npv

expected_return = 0.05
irr = fsolve(IRR, expected_return)[0]

if irr > expected_return:
    print("可以投资该产品，内部收益率为：{:.2%}".format(irr))
else:
    print("不建议投资该产品，内部收益率为：{:.2%}".format(irr))

解释一下代码：

- 在IRR函数中，我们首先定义了cashflows数组，包含了10次支付保险费和一次养老费的现金流。然后，我们计算出所有现金流的现值，并将它们相加得到总现值。最后，我们返回总现值，这就是IRR所需要的函数。
- 在主程序中，我们定义了一个预期收益率expected_return，并使用fsolve函数计算出IRR。如果IRR大于预期收益率，则可以投资该产品。否则，不建议投资该产品。最后，我们输出IRR的值。