请使用python实现：计算虚值看跌和虚值看涨期权的隐含波动率拼接成完整的波动率微笑图形

这里是一个简单的Python代码示例，用于计算虚值看跌和虚值看涨期权的隐含波动率，并将它们拼接成完整的波动率微笑图形：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import brentq

# 定义BS模型计算期权价格的函数
def bs_price(S, K, r, T, sigma, option='call'):
    d1 = (np.log(S/K) + (r + 0.5*sigma**2)*T) / (sigma*np.sqrt(T))
    d2 = d1 - sigma*np.sqrt(T)
    if option == 'call':
        price = S*norm.cdf(d1) - K*np.exp(-r*T)*norm.cdf(d2)
    else:
        price = K*np.exp(-r*T)*norm.cdf(-d2) - S*norm.cdf(-d1)
    return price

# 定义计算隐含波动率的函数
def implied_vol(S, K, r, T, price, option='call'):
    def f(sigma):
        return bs_price(S, K, r, T, sigma, option) - price
    return brentq(f, 0.001, 10)

# 定义计算波动率微笑图形的函数
def smile_vol(S, r, T, vol_list, K_list, option='call'):
    implied_vol_list = []
    for K, vol in zip(K_list, vol_list):
        price = bs_price(S, K, r, T, vol, option)
        implied_vol_list.append(implied_vol(S, K, r, T, price, option))
    plt.plot(K_list, implied_vol_list)
    plt.xlabel('Strike')
    plt.ylabel('Implied Volatility')
    plt.title('Volatility Smile')
    plt.show()

# 示例代码
S = 100
r = 0.05
T = 1
K_list = np.arange(80, 121, 5)
vol_call_list = [0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6]
vol_put_list = [0.6, 0.5, 0.4, 0.3, 0.2]
smile_vol(S, r, T, vol_call_list, K_list, option='call')
smile_vol(S, r, T, vol_put_list, K_list, option='put')

这个代码示例中，我们首先定义了一个Black-Scholes模型计算期权价格的函数bs_price()，然后定义了一个计算隐含波动率的函数implied_vol()，它使用了scipy.optimize.brentq()函数来求解隐含波动率。接着，我们定义了一个计算波动率微笑图形的函数smile_vol()，它接受期权的标的价格S，无风险利率r，期限T，期权的波动率vol_list和行权价K_list，以及期权类型option。该函数通过调用bs_price()函数计算期权价格，并调用implied_vol()函数计算隐含波动率。最后，我们使用示例数据调用smile_vol()函数，分别绘制了虚值看涨和虚值看跌期权的波动率微笑图形。