pyhton计算贡献率

计算贡献率，需要知道每个人的贡献值和总贡献值。假设有三个人A、B、C，他们的贡献值分别为10、20、30，总贡献值为60，那么他们的贡献率可以按以下方式计算：

a_contribution = 10
b_contribution = 20
c_contribution = 30

total_contribution = a_contribution + b_contribution + c_contribution

a_contribution_rate = a_contribution / total_contribution
b_contribution_rate = b_contribution / total_contribution
c_contribution_rate = c_contribution / total_contribution

print("A的贡献率为：", a_contribution_rate)
print("B的贡献率为：", b_contribution_rate)
print("C的贡献率为：", c_contribution_rate)

输出结果为：

A的贡献率为： 0.16666666666666666
B的贡献率为： 0.3333333333333333
C的贡献率为： 0.5

即A的贡献率为16.67%，B的贡献率为33.33%，C的贡献率为50%。

相关问题

python 计算累积贡献率

假设有一个列表包含各个因素的比重，需要计算它们的累积贡献率。

可以按照以下步骤计算累积贡献率：

1. 对列表中的每个元素进行累加，得到总和。
2. 依次计算每个元素对总和的贡献率，并将它们存储在一个新的列表中。
3. 对新的列表进行累加，得到累积贡献率。

下面是一个示例代码：

weights = [0.3, 0.2, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.05, 0.05]
total_weight = sum(weights)
contributions = [weight / total_weight for weight in weights]
cumulative_contributions = []
cumulative_sum = 0
for contribution in contributions:
    cumulative_sum += contribution
    cumulative_contributions.append(cumulative_sum)
print(cumulative_contributions)

这段代码首先计算了总的比重，然后计算每个因素对总和的贡献率，并将它们存储在一个新的列表中。接着，对新的列表进行累加，得到累积贡献率。最后，打印输出累积贡献率列表。

累计方差贡献率python

累计方差贡献率是用来衡量每个主成分对总方差的贡献程度。在Python中，可以使用numpy库来计算累计方差贡献率。

下面是一个示例代码，演示如何计算累计方差贡献率：

import numpy as np

# 假设有一个方差列表
variance_list = [0.2, 0.3, 0.1, 0.15, 0.05]

# 计算每个主成分的方差贡献率
variance_ratio = variance_list / np.sum(variance_list)

# 计算累计方差贡献率
cumulative_variance_ratio = np.cumsum(variance_ratio)

print("累计方差贡献率：", cumulative_variance_ratio)

运行以上代码，将输出累计方差贡献率。