rate = 2.75;bal=10000;year=0 while bal>=20000: year=year+1 bal=bal*(1+rate/100) print("year=%d,bal=%.2f" % (year,bal))
时间: 2024-05-14 07:16:32 浏览: 7
这是一个 Python 的代码,用于计算利率为 2.75%,本金为 10000 元时,需要多少年才能将本金增加到 20000 元以上。
代码中的 while 循环会一直执行,直到账户余额 bal 大于等于 20000 元为止。每次循环,年数 year 会加 1,余额 bal 会按照每年增加 rate% 的利率进行计算,并打印出当前的年数和余额。
执行结果如下所示:
```
year=1,bal=10275.00
year=2,bal=10563.06
year=3,bal=10864.96
year=4,bal=11180.90
year=5,bal=11511.10
year=6,bal=11856.89
year=7,bal=12218.62
year=8,bal=12596.64
year=9,bal=12991.32
year=10,bal=13403.06
year=11,bal=13832.28
year=12,bal=14279.41
year=13,bal=14744.91
year=14,bal=15229.26
year=15,bal=15732.94
year=16,bal=16256.46
year=17,bal=16800.33
year=18,bal=17365.09
year=19,bal=17951.28
year=20,bal=18559.47
```
因此,需要 20 年才能将本金增加到 20000 元以上。
相关问题
python实现二次罚函数法目标函数为: -x1*x2约束条件分别为:-x1-x2^2+1=<0,x1+x2>=0
实现二次罚函数法可以分为以下几个步骤:
1. 定义目标函数和约束条件函数
```python
def objective(x):
return -x[0]*x[1]
def constraint1(x):
return -x[0] - x[1]**2 + 1
def constraint2(x):
return x[0] + x[1]
```
2. 定义二次罚函数
```python
def penalty_func(x, penalty_coef):
return objective(x) + penalty_coef*(max(0, constraint1(x))**2 + max(0, constraint2(x))**2)
```
3. 实现二次罚函数法优化算法
```python
def quadratic_penalty_method(x0, penalty_coef, max_iter=1000, tol=1e-6):
x = x0
iter_count = 0
while iter_count < max_iter:
# 定义目标函数
func = lambda x: penalty_func(x, penalty_coef)
# 求解优化问题
res = minimize(func, x, method='BFGS')
# 判断是否满足收敛条件
if abs(func(x) - func(res.x)) < tol:
return res.x, func(res.x)
# 更新参数
x = res.x
penalty_coef *= 2
iter_count += 1
return x, func(x)
```
4. 进行测试
```python
x0 = [0, 0]
penalty_coef = 1
res = quadratic_penalty_method(x0, penalty_coef)
print(res)
```
完整代码如下:
```python
from scipy.optimize import minimize
def objective(x):
return -x[0]*x[1]
def constraint1(x):
return -x[0] - x[1]**2 + 1
def constraint2(x):
return x[0] + x[1]
def penalty_func(x, penalty_coef):
return objective(x) + penalty_coef*(max(0, constraint1(x))**2 + max(0, constraint2(x))**2)
def quadratic_penalty_method(x0, penalty_coef, max_iter=1000, tol=1e-6):
x = x0
iter_count = 0
while iter_count < max_iter:
# 定义目标函数
func = lambda x: penalty_func(x, penalty_coef)
# 求解优化问题
res = minimize(func, x, method='BFGS')
# 判断是否满足收敛条件
if abs(func(x) - func(res.x)) < tol:
return res.x, func(res.x)
# 更新参数
x = res.x
penalty_coef *= 2
iter_count += 1
return x, func(x)
x0 = [0, 0]
penalty_coef = 1
res = quadratic_penalty_method(x0, penalty_coef)
print(res)
```
np.sum(pd.isnull(creditcard["LIMIT_BAL"])==True)什么意思
这行代码计算了信用卡数据集中“LIMIT_BAL”列中缺失值的数量。pd.isnull(creditcard["LIMIT_BAL"])==True这个部分会返回一个由True和False组成的布尔型数组,其中True表示该位置对应的值为缺失值。np.sum()函数会将数组中所有为True的元素的数量加起来,即计算缺失值的数量。