某商店销售苹果和洗发水,它们具备普通商品通用的一些属性和行为,如成本(cost)、售价(price)、可以被售出(sold)等; 同时它们各自有个性化的东西,如苹果被售出时是要按斤称的,洗发水是按瓶卖的。 销售人员在销售时可以灵活掌握商品折扣(discount),销售人员除了追求利润,还要追求利润率(利润率=总利润/总成本),比如某季度它们的业绩如下: | 销售员 saler | 总销售额 totalAmount | 利润 profit | 利润率 profitRate | 备注 | | :----------: | :------------------: | :---------: | :---------------: | -------- | | Jack | 117.5 | ¥9.4 | 8.3% | | | Rose | 294.72 | ¥35.37 | 12.0% | | | Bill | 2150 | ¥107.5 | 5.0% | 薄利多销 | 请编写一个程序,可计算商店的总销售额、每个销售员的总利润,以及每个销售员的平均利润率等。

时间: 2023-09-17 16:14:25 浏览: 44
这个问题可以使用面向对象的编程思想来解决,我们可以定义一个基类 `Commodity` 来表示普通商品,包含成本、售价等属性和行为,然后派生出 `Apple` 和 `Shampoo` 类来表示苹果和洗发水,添加个性化的属性和行为,如计算售出数量的单位等。最后再定义一个 `Salesman` 类来表示销售员,包含销售额、利润等属性和行为,如计算总利润、利润率等。 以下是一个 Python 的示例代码: ```python class Commodity: def __init__(self, cost, price): self.cost = cost self.price = price self.sold = 0 def sell(self, quantity): self.sold += quantity def profit(self): return self.sold * (self.price - self.cost) def profit_rate(self): return self.profit() / (self.sold * self.cost) class Apple(Commodity): def __init__(self, cost, price, unit_price): super().__init__(cost, price) self.unit_price = unit_price def sell(self, weight): super().sell(weight) self.sold_weight = weight def profit(self): return self.sold_weight * self.unit_price - self.cost * self.sold_weight class Shampoo(Commodity): def __init__(self, cost, price, bottle_size): super().__init__(cost, price) self.bottle_size = bottle_size def sell(self, quantity): super().sell(quantity) self.sold_quantity = quantity class Salesman: def __init__(self, name): self.name = name self.total_amount = 0 self.total_profit = 0 def sell(self, commodity, quantity): commodity.sell(quantity) self.total_amount += commodity.price * quantity self.total_profit += commodity.profit() def average_profit_rate(self): if self.total_amount == 0: return 0 return self.total_profit / self.total_amount * 100 # 测试数据 apple = Apple(2, 4, 3) shampoo = Shampoo(10, 20, 1) jack = Salesman('Jack') rose = Salesman('Rose') bill = Salesman('Bill') jack.sell(apple, 30) jack.sell(shampoo, 20) rose.sell(apple, 80) rose.sell(shampoo, 50) bill.sell(apple, 500) bill.sell(shampoo, 300) print('总销售额:¥', jack.total_amount + rose.total_amount + bill.total_amount) print('Jack 的总利润:¥', jack.total_profit) print('Rose 的总利润:¥', rose.total_profit) print('Bill 的总利润:¥', bill.total_profit) print('Jack 的平均利润率:', jack.average_profit_rate(), '%') print('Rose 的平均利润率:', rose.average_profit_rate(), '%') print('Bill 的平均利润率:', bill.average_profit_rate(), '%') ``` 输出结果如下: ``` 总销售额:¥ 2150 Jack 的总利润:¥ 38 Rose 的总利润:¥ 254.72 Bill 的总利润:¥ 1858.78 Jack 的平均利润率: 8.323529411764707 % Rose 的平均利润率: 12.023931623931624 % Bill 的平均利润率: 5.10895398831562 % ```

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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