if "贴现模板" or '转贴买断' in file:

时间: 2024-02-22 17:01:32 浏览: 28
这段代码看起来是在判断一个字符串中是否包含特定的子字符串。但是它的实际效果可能和你期望的不太一样。 在 Python 中,可以使用 `in` 关键字来判断一个字符串是否包含另一个字符串。但是需要注意的是,这个判断是针对整个字符串,而不是针对每个单词或子字符串。因此,如果你写成了下面这样: ```python if "贴现模板" or '转贴买断' in file: # do something ``` 它的实际效果是先判断 `"贴现模板"` 是否为真(非空字符串为真),如果为真就直接执行 `if` 语句块,不再判断后面的条件。因此,这个判断的实际效果等同于: ```python if "贴现模板": # do something ``` 如果你想判断一个字符串中是否包含多个子字符串,可以使用下面这样的写法: ```python if "贴现模板" in file or '转贴买断' in file: # do something ``` 这样可以分别判断两个子字符串是否在字符串中出现。如果你的字符串很长,可以使用正则表达式来提取特定的子字符串。 需要注意的是,在判断字符串是否包含特定的子字符串时,大小写也是敏感的。如果你想忽略大小写进行匹配,可以使用 `lower()` 或 `upper()` 函数将字符串转换为小写或大写,然后再进行判断。
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银行的表内业务有:承兑、保函、贴现、信用证

是的,这些业务都属于银行的表内业务。以下是它们的简要解释: 1. 承兑:银行为客户提供的一种信用担保方式,承诺在一定期限内支付客户所开具的票据金额。 2. 保函:银行为客户提供的一种担保方式,承诺在客户无法履行合同时,向受益人支付一定金额的保证金。 3. 贴现:银行以一定的贴现利率,购买客户的未来应收账款,即提前收取客户应收账款的一部分金额。 4. 信用证:银行为客户提供的一种国际贸易结算方式,承诺在符合规定条件下向受益人支付一定金额的信用证金额。

现金流贴现 python

现金流贴现是一种计算投资项目净现值的方法。在 Python 中,可以使用 numpy 库来计算现金流贴现。 首先,需要确定投资项目的现金流,即每年的现金流入和现金流出。然后,需要确定贴现率,即投资项目的折现率。 以下是一个简单的现金流贴现计算示例: ```Python import numpy as np # 现金流 cash_flow = np.array([-100, 50, 70, 90]) # 贴现率 discount_rate = 0.1 # 计算净现值 npv = np.npv(discount_rate, cash_flow) print("净现值为:", npv) ``` 在这个示例中,现金流为 [-100, 50, 70, 90],表示第一年投资 100 元,第二年收回 50 元,第三年收回 70 元,第四年收回 90 元。贴现率为 0.1,表示每年的现金流折现率为 10%。使用 numpy 库的 np.npv() 函数计算净现值,并将结果打印出来。 请注意,这只是一个简单的示例,实际应用中可能需要考虑更多因素。

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解释一下这段代码gamma=[0.37*ones(1,32),1.36*ones(1,16),0.82*ones(1,20),1.36*ones(1,16),0.82*ones(1,12)]; %电网的"峰-平-谷"电价 delta=0.33*ones(17,96); %从共享储能电站购电的价格 delta_s=0.25*ones(1,96); %向共享储能电站售电的价格 P_load(1,:)=xlsread('fuhe.xlsx','sheet1','A1:CR1'); P_load(2,:)=xlsread('fuhe.xlsx','sheet1','A2:CR2'); P_pv(1,:)=xlsread('fuhe.xlsx','sheet1','A3:CR3'); P_pv(2,:)=xlsread('fuhe.xlsx','sheet1','A3:CR3'); P_ess_s(1,:)=xlsread('P-ess-s.xlsx','sheet1','A1:CR1'); P_ess_s(2,:)=xlsread('P-ess-s.xlsx','sheet1','A2:CR2'); P_ess_b(1,:)=xlsread('P-ess-b.xlsx','sheet1','A1:CR1'); P_ess_b(2,:)=xlsread('P-ess-b.xlsx','sheet1','A2:CR2'); P_grid(1,:)=xlsread('P-grid.xlsx','sheet1','A1:CR1'); P_grid(2,:)=xlsread('P-grid.xlsx','sheet1','A2:CR2'); g=0.03; i0=0.1; P_max=2161.4878 ; E_max=39700.8022 ; %%约束条件 %%目标函数 B1=(sum(delta_s.*P_ess_s(1,:))+sum(delta_s.*P_ess_s(2,:)))*365;%年卖弃光收益 C0=(sum(gamma.*P_load(1,:))+sum(gamma.*P_load(2,:)))*365; %年用户群不使用储能的情况下从电网购电费用(不是很懂) C1=(sum(gamma.*P_grid(1,:))+sum(gamma.*P_grid(2,:)))*365; %年用户群从电网购电费用 C2=(sum(delta.*P_ess_b(1,:))+sum(delta.*P_ess_b(2,:)))*365; %年用户群从储能电站购电 Cinv= [1000*sum(P_max)+1100*sum(E_max)] + [0] * (19); Copr=72*sum(P_max);%年运维成本 max_t = -1; max_v = -Inf; for t = 1:20 V_t = sum((1+g)^t/(1+i0)^t.*(B1+C0-C1-C2-Cinv-Copr)); %求解净现值 if V_t > 0 if V_t > max_v max_v = V_t; max_t = t; end end end if max_t == -1 % 净现值始终小于0 disp('净现值始终小于0'); else % 净现值大于0 disp(['净现值大于0的年份为: ', num2str(max_t),' 年']); % 输出相应的变量值 fprintf('销售弃光电价: %f\n', B1); fprintf('用户配置储能前从电网购电费用: %f\n', C0); fprintf('用户配置储能后从电网购电费用: %f\n', C1); fprintf('储能总投资成本: %f\n', Cinv(1)); fprintf('年运维成本: %f\n', Copr); end

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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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