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][:])) )代码含义

这段代码的主要作用是计算第 2~20 天的销售量。具体来说，它使用了矩阵乘法和逐元素乘法的操作，实现了一种概率模型。下面是该段代码的详细解释：

1. 使用 for 循环遍历第 2~20 天，对每一天的销售量进行计算。

for i in range(2,21):

2. 计算第 i 天的销售量。这里使用了两次矩阵乘法，分别对应两种不同的回报率 r1 和 r2。

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())

其中，np.multiply(p,r_1) 表示对矩阵 p 和 r1 进行逐元素乘法，np.dot(...) 表示对两个矩阵进行矩阵乘法，transpose() 表示对矩阵进行转置操作。

3. 将第 i 天的销售量取整，并存储到 amount_per_day 字典中。

amount_per_day[i] = np.array(list(map(int, amount_per_day[i][:])) )

其中，list(map(int, amount_per_day[i][:])) 表示将 amount_per_day[i] 中的每个元素转换为整数，并存储到列表中。最后，np.array(...) 将列表转换为数组，并重新赋值给 amount_per_day[i]。这样做是为了保证销售量是整数。