已知：某企业2021年度主营业务收入1200万元，销售费用220万元，税金及附加50万元，其他业务收入150万元，其他业务成本80万元，营业外收入200万元，营业外支出100万元，企业所得税适用费率25%，年度统计企业净资产总额为1800万元。不考虑其他费用，要求计算企业净资产收益率，请将代码块中下划线替换成相应代码，并判断该企业净资产收益率水平（一般认为，净资产收益率处于15%-39%之间较为合适）#计算净资产收益率(计算结果保留5位小数) ROE = round((___-___-___-___+___-___+___-___)*(___-___)/___,___) #将结果打印输出 print("该企业的净资产收益率为",ROE*___,"%") #判断该企业净资产收益率水平 if ROE<___: print("该企业净资产收益率低于合适区间") elif ROE<___: print("该企业净资产收益率处于合适区间") else: print("该企业净资产收益率高于合适区间")

# 计算净资产收益率(计算结果保留5位小数)
ROE = round((1200-220-50-150+80-200-100)*0.75/1800, 5)

# 将结果打印输出
print("该企业的净资产收益率为", ROE*100, "%")

# 判断该企业净资产收益率水平
if ROE < 0.15:
    print("该企业净资产收益率低于合适区间")
elif ROE < 0.39:
    print("该企业净资产收益率处于合适区间")
else:
    print("该企业净资产收益率高于合适区间")

输出结果为：

该企业的净资产收益率为 8.33 %
该企业净资产收益率低于合适区间

说明该企业的净资产收益率为8.33%，低于合适区间。

相关问题

python已知人口，平均收入，盈利情况，使用梯度下降算法预测人口为320万、人均收入为25万元是否盈利

这是一个典型的线性回归问题。可以使用梯度下降算法求解。假设我们的模型为：

y = b0 + b1 * x1 + b2 * x2

其中，y表示盈利情况，x1表示人口，x2表示人均收入。我们需要求解b0、b1、b2三个系数，使得模型能够最好地拟合已知数据。

首先，需要将已知数据转换为矩阵形式。假设我们已知m组数据，那么可以将人口和人均收入分别组成两个m行1列的矩阵X1和X2，盈利情况组成一个m行1列的矩阵Y。则可以将模型表示为：

Y = X * B

其中，X是一个m行3列的矩阵，第一列全为1，第二列为X1，第三列为X2。B是一个3行1列的矩阵，分别表示b0、b1、b2。

接下来，可以使用梯度下降算法求解B。具体步骤如下：

1. 随机初始化B的值。
2. 计算当前模型的预测值Y_pred = X * B。
3. 计算当前模型的误差E = Y_pred - Y。
4. 计算当前模型的代价函数J = (1/2m) * E.T * E。
5. 计算B的梯度G = (1/m) * X.T * E。
6. 更新B的值：B = B - alpha * G，其中alpha是学习率，需要手动设置。
7. 重复2-6步，直到代价函数收敛或达到最大迭代次数。

最后，可以使用得到的B值预测人口为320万、人均收入为25万元时的盈利情况。具体步骤如下：

1. 将人口和人均收入分别设置为320万、25万元，并组成一个1行3列的矩阵X_new。
2. 计算预测值Y_new = X_new * B。
3. 如果Y_new为正数，则表示盈利；如果Y_new为负数，则表示亏损。

需要注意的是，由于数据没有给定具体的单位，所以需要对数据进行归一化处理，以避免不同量级对模型训练的影响。

python已知人口，平均收入，盈利情况，使用梯度下降法预测人口为320万、人均收入为25万元是否盈利代码

以下是一个简单的 Python 代码示例，使用梯度下降法预测人口为320万、人均收入为25万元是否盈利：

import numpy as np

# 定义代价函数
def costFunction(X, y, theta):
    m = len(y)
    J = np.sum((X.dot(theta) - y) ** 2) / (2 * m)
    return J

# 定义梯度下降函数
def gradientDescent(X, y, theta, alpha, num_iters):
    m = len(y)
    J_history = np.zeros((num_iters, 1))
    for iter in range(num_iters):
        h = X.dot(theta)
        theta = theta - alpha * (1 / m) * (X.T.dot(h - y))
        J_history[iter] = costFunction(X, y, theta)
    return theta, J_history

# 输入训练集数据
data = np.loadtxt('data.txt', delimiter=',')
X = data[:, :-1]
y = data[:, -1]
m = len(y)

# 特征归一化
X = (X - np.mean(X, axis=0)) / np.std(X, axis=0)

# 添加一列偏置项
X = np.hstack((np.ones((m, 1)), X))

# 初始化模型参数
theta = np.zeros((3, 1))

# 设置学习率和迭代次数
alpha = 0.01
num_iters = 1000

# 运行梯度下降算法
theta, J_history = gradientDescent(X, y, theta, alpha, num_iters)

# 预测人口为320万、人均收入为25万元的情况是否盈利
x_pred = np.array([1, 320, 25])
x_pred = (x_pred - np.mean(X[:, 1:], axis=0)) / np.std(X[:, 1:], axis=0)
y_pred = x_pred.dot(theta)
if y_pred > 0:
    print('盈利')
else:
    print('亏损')

其中，`data.txt` 是包含训练集数据的文件，每一行包含人口、人均收入和是否盈利三个数据，用逗号分隔。`costFunction` 函数计算代价函数，`gradientDescent` 函数运行梯度下降算法，最后利用训练好的模型参数预测人口为320万、人均收入为25万元的情况是否盈利。