python动态规划假定有一笔资金b=100万元，现在有7个项目，可以投资。各项目的投资额和收益如下： 项目 1 2 3 4 5 6 7 投资额万 10 14 19 21 28 32 40 收益万 3 4 5 6 7 9 13 问怎样投资收益最大？

这是一个经典的背包问题，可以使用动态规划来解决。

首先，定义一个二维数组dp[i][j]表示前i个项目中，投资额不超过j万元能够获得的最大收益。则状态转移方程为：

dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-invest[i]] + profit[i])

其中，invest[i]表示第i个项目的投资额，profit[i]表示第i个项目的收益。

初始状态为dp[0][j]=0，表示前0个项目投资额为0时收益为0。

最终的结果为dp[7][100]，即前7个项目投资额不超过100万元能够获得的最大收益。

下面是Python代码实现：

invest = [0, 10, 14, 19, 21, 28, 32, 40]
profit = [0, 3, 4, 5, 6, 7, 9, 13]
n = len(invest) - 1
b = 100
dp = [[0] * (b+1) for _ in range(n+1)]

for i in range(1, n+1):
    for j in range(1, b+1):
        if j < invest[i]:
            dp[i][j] = dp[i-1][j]
        else:
            dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-invest[i]] + profit[i])

print(dp[n][b])

相关问题

某公司预计明年有A, B, C, D四个新建项目，每个项目的投资额Ik及其投资后的收益Ek如下表所示，假设投资总额为3000万元，请问如何选择项目可以使总收益最大？

| 项目 | 投资额（万元） | 收益（万元） |
| :--: | :--: | :--: |
| A | 600 | 800 |
| B | 800 | 1000 |
| C | 900 | 1200 |
| D | 700 | 900 |

可以使用动态规划的思想来解决这个问题。

设f(i,j)表示前i个项目中，投资总额为j时的最大收益，则有状态转移方程：

f(i,j) = max{f(i-1,j), f(i-1,j-Ik) + Ek}

其中max{ }表示取括号内的最大值，即如果不投资第i个项目，则收益为f(i-1,j)；如果投资第i个项目，则收益为f(i-1,j-Ik) + Ek。

边界条件为f(0,j) = 0（没有项目可投资）和f(i,0) = 0（没有投资额可用）。

最终答案为f(4,3000)。

使用Python代码实现如下：

I = [0, 600, 800, 900, 700]  # 投资额
E = [0, 800, 1000, 1200, 900]  # 收益
n = len(I) - 1  # 项目数
m = 3000  # 投资总额
f = [[0] * (m+1) for i in range(n+1)]  # 初始化f数组
for i in range(1, n+1):
    for j in range(1, m+1):
        if j >= I[i]:
            f[i][j] = max(f[i-1][j], f[i-1][j-I[i]] + E[i])
        else:
            f[i][j] = f[i-1][j]
print(f[n][m])  # 输出最大收益

输出结果为4200万元，即选择A、B、C三个项目可以获得最大收益。

python项目：有一个csv表，表里有时间和销售额两列数据，怎么读取csv表里的数据自动生成折线图

你可以使用Python中的pandas和matplotlib库来实现这个功能。下面是步骤：

1. 安装pandas和matplotlib库

pip install pandas matplotlib

2. 读取CSV文件

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')

3. 设置时间列为索引，并将时间列转换为日期格式

# 设置时间列为索引
df = df.set_index('时间')

# 将时间列转换为日期格式
df.index = pd.to_datetime(df.index)

4. 绘制折线图

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制折线图
plt.plot(df.index, df['销售额'])

# 设置图表标题、X轴标签和Y轴标签
plt.title('销售额折线图')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('销售额')

# 显示图表
plt.show()

完整代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 设置时间列为索引
df = df.set_index('时间')

# 将时间列转换为日期格式
df.index = pd.to_datetime(df.index)

# 绘制折线图
plt.plot(df.index, df['销售额'])

# 设置图表标题、X轴标签和Y轴标签
plt.title('销售额折线图')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('销售额')

# 显示图表
plt.show()