import numpy as np p = np.array([[0.6,0.2,0.1,0.1],[0.2,0.5,0.2,0.1],[0.1,0.1,0.5,0.3],[0.5,0.2,0.2,0.1]]) r_1 = np.array([[1,0.6,0.4,0.2],[0.3,1,0.1,0.4],[0.4,0.3,1,0.2],[0.2,0.5,0.4,1]]) r_2 = np.array([[0,0.4,0.6,0.8],[0.7,0,0.9,0.6],[0.6,0.7,0,0.8],[0.8,0.5,0.6,0]]) amount_per_day = {} amount = np.array([500,500,500,500]) amount_per_day[0] = amount amount_per_day[1] = np.dot(np.multiply(p,r_1).transpose(),amount.transpose())#第一天单独处理 for i in range(2,21): amount_per_day[i] = np.dot(np.multiply(p,r_1).transpose(),amount_per_day[i - 1].transpose())+\ np.dot(np.multiply(p,r_2).transpose(),amount_per_day[i - 2].transpose()) amount_per_day[i] = np.array(list(map(int, amount_per_day[i][:])) ) #每次循环都取整 print(amount_per_day[20])让这个代码可以可视化，

要想让这个代码可以可视化，可以考虑使用matplotlib库进行绘图。具体的绘图代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

days = range(21)
amount_1 = amount_per_day[0]
amount_2 = amount_per_day[1]
amount_3 = amount_per_day[2]
amount_4 = amount_per_day[3]

plt.plot(days, amount_1, '-o', label='Day 1')
plt.plot(days, amount_2, '-o', label='Day 2')
plt.plot(days, amount_3, '-o', label='Day 3')
plt.plot(days, amount_4, '-o', label='Day 4')
plt.legend()
plt.xlabel('Days')
plt.ylabel('Amount')
plt.title('Amount per day')
plt.show()

运行这段代码，就可以得到一个可视化的图表，展示每一天四个账户的余额变化情况。

相关问题

import numpy as np p = np.array([[0.6,0.2,0.1,0.1],[0.2,0.5,0.2,0.1],[0.1,0.1,0.5,0.3],[0.5,0.2,0.2,0.1]]) r_1 = np.array([[1,0.6,0.4,0.2],[0.3,1,0.1,0.4],[0.4,0.3,1,0.2],[0.2,0.5,0.4,1]]) r_2 = np.array([[0,0.4,0.6,0.8],[0.7,0,0.9,0.6],[0.6,0.7,0,0.8],[0.8,0.5,0.6,0]]) amount_per_day = {} amount = np.array([500,500,500,500]) amount_per_day[0] = amount amount_per_day[1] = np.dot(np.multiply(p,r_1).transpose(),amount.transpose())#第一天单独处理 for i in range(2,21): amount_per_day[i] = np.dot(np.multiply(p,r_1).transpose(),amount_per_day[i - 1].transpose())+\ np.dot(np.multiply(p,r_2).transpose(),amount_per_day[i - 2].transpose()) amount_per_day[i] = np.array(list(map(int, amount_per_day[i][:])) ) #每次循环都取整 print(amount_per_day[20])代码解答

这段代码是一个 Python 实现的概率模型，用于计算在一段时间内某个商品的销售量。其中，矩阵 p 表示该商品在不同时间段内的销售概率；矩阵 r1 和 r2 表示该商品在不同时间段内的回报率；amount_per_day 为一个字典，记录了每天的销售量。具体实现过程如下：

1. 初始化每天的销售量为 500。

amount = np.array([500,500,500,500])
amount_per_day[0] = amount

2. 计算第一天的销售量（单独处理）。

amount_per_day[1] = np.dot(np.multiply(p,r_1).transpose(),amount.transpose())

3. 循环计算第 2~20 天的销售量。

for i in range(2,21):
    amount_per_day[i] = np.dot(np.multiply(p,r_1).transpose(),amount_per_day[i - 1].transpose())+\
    np.dot(np.multiply(p,r_2).transpose(),amount_per_day[i - 2].transpose())
    amount_per_day[i] = np.array(list(map(int, amount_per_day[i][:])) )

4. 输出第 20 天的销售量。

print(amount_per_day[20])

注意，代码中使用了 numpy 库中的函数，如 np.array, np.dot, np.multiply, transpose 等。这些函数可以帮助我们更方便地进行矩阵计算和转置操作。同时，代码中还使用了字典（dict）来存储每天的销售量，这也是 Python 中常用的数据结构之一。

import numpy as np array = np.arange(5) #左闭右开[0,5) print(array) #[0 1 2 3 4] array = np.arange(1, 5) #左闭右开[1,5) print(array) #[1 2 3 4] array = np.arange(0, 1, 0.1) print(array) #[0. 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9]

这段代码是使用 NumPy 库中的 arange 函数生成一些数组，并将其打印输出。下面是这段代码的解释：

import numpy as np

# 生成一个长度为 5 的一维数组，数组元素为 [0,5) 内的整数
array = np.arange(5)
print(array)  # [0 1 2 3 4]

# 生成一个长度为 4 的一维数组，数组元素为 [1,5) 内的整数
array = np.arange(1, 5)
print(array)  # [1 2 3 4]

# 生成一个长度为 10 的一维数组，数组元素为 [0,1) 范围内以 0.1 为步长的浮点数
array = np.arange(0, 1, 0.1)
print(array)  # [0.  0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9]

其中，重要的是 arange 函数的参数含义：

- 当只有一个参数时，参数值为数组的长度，生成的数组元素为 [0, 数组长度) 内的整数。
- 当有两个参数时，第一个参数为数组元素的起始值，第二个参数为数组元素的终止值（不包括该值），生成的数组元素为 [起始值, 终止值) 内的整数。
- 当有三个参数时，第一个参数为数组元素的起始值，第二个参数为数组元素的终止值（不包括该值），第三个参数为数组元素的步长，生成的数组元素为 [起始值, 终止值) 内以步长为间隔的浮点数。