写一个边际效用法的python代码

边际效用法是一种经济学原理，在Python中模拟这个概念通常涉及创建一个函数来表示物品的价值随着消费量的变化。这里是一个简单的例子，假设我们有一个线性的递减效用函数：

def marginal_utility(quantity, initial_utility, decrease_rate):
    """
    边际效用函数：物品的总效用随消费量的增加而减少
    参数:
        quantity (float): 消费的数量
        initial_utility (float): 当消费量为0时的效用
        decrease_rate (float): 效用每单位数量的下降率
    返回:
        float: 当前消费的边际效用
    """
    total_utility = initial_utility - (quantity * decrease_rate)
    return total_utility

# 示例
initial_utility = 100
decrease_rate = 5
consumption_sequence = [0, 10, 20, 30]  # 消费序列

marginal_utilities = [marginal_utility(q, initial_utility, decrease_rate) for q in consumption_sequence]
print(f"每个消费量的边际效用：{marginal_utilities}")

相关问题

画出边际效应 ，python

要画出边际效应三维图，可以照以下步骤进行操作：

1. 首先，导入需要的绘图程序包，包括matplotlib.pyplot和mpl_toolkits.mplot3d。
2. 创建一个图形对象，可以使用fig = plt.figure()来创建。
3. 创建一个3D坐标轴对象，可以使用ax = plt.axes(projection='3d')来创建。
4. 使用ax.plot_trisurf()方法来绘制3D平面图。这个方法需要输入三个数组，分别代表x、y和z轴上的数据。
5. 设置刻度和坐标轴标签，使用ax.set_xticks()、ax.set_yticks()和ax.set_zticks()来设置。
6. 调整三维图的角度，可以使用ax.view_init()来设置观察角度。
7. 保存绘制好的图像，可以使用plt.savefig()方法，并指定保存的文件名和清晰度DPI。
8. 最后使用plt.show()来显示绘制好的图像。

以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits import mplot3d

# 创建图形对象和3D坐标轴对象
fig = plt.figure(1, figsize=(10, 8))
ax = plt.axes(projection='3d')

# 绘制3D平面图
ax.plot_trisurf(preddata['age'], preddata['weight'], preddata['pr_highbp'], cmap=plt.cm.Spectral_r)

# 设置刻度和坐标轴标签
ax.set_xticks(np.arange(20, 90, step=10))
ax.set_yticks(np.arange(40, 200, step=40))
ax.set_zticks(np.arange(0, 1.2, step=0.2))
ax.set_xlabel("Age (years)")
ax.set_ylabel("Weight (kg)")
ax.set_zlabel("Probability of Hypertension")

# 调整三维图的角度
ax.view_init(elev=30, azim=240)

# 保存图像并显示
plt.savefig("3Dplot.png", dpi=600)
plt.show()

这样就可以使用Python画出边际效应的三维图了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【Python】（2022.07.03）在Jupyter Notebook中调用Stata17并绘制3D图展示回归结果的边际效应](https://blog.csdn.net/SYXCOSINE/article/details/125581076)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

python 希尔伯特边际谱

根据引用，希尔伯特边际谱是一种用于描述信号的频谱分析方法。它是通过对信号进行希尔伯特变换得到的。希尔伯特变换是一种线性变换，它将实函数转换为虚函数。希尔伯特边际谱是通过对希尔伯特变换后的信号进行傅里叶变换得到的。

以下是使用Python计算希尔伯特边际谱的示例代码：

import numpy as np
from scipy.signal import hilbert, chirp
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一个调频信号
duration = 1.0
fs = 400.0
samples = int(fs*duration)
 = np.arange(samples) / fs
signal = chirp(t, 20.0, t[-1], 100.0)

# 计算希尔伯特变换
analytic_signal = hilbert(signal)
amplitude_envelope = np.abs(analytic_signal)
# 计算希尔伯特边际谱
instantaneous_frequency = np.diff(np.unwrap(np.angle(analytic_signal)))
instantaneous_frequency = np.hstack((instantaneous_frequency, instantaneous_frequency[-1]))
hilbert_spectrum = np.abs(np.fft.fft(instantaneous_frequency))

# 绘制结果
fig = plt.figure()
ax0 = fig.add_subplot(211)
ax0.plot(t, signal, label='signal')
ax0.plot(t, amplitude_envelope, label='envelope')
ax0.set_xlabel("time in seconds")
ax0.legend()
ax1 = fig.add_subplot(212)
freqs = np.fft.fftfreq(signal.size, 1/fs)
ax1.plot(freqs[:samples//2], hilbert_spectrum[:samples//2])
ax1.set_xlabel("frequency in Hz")
ax1.set_xlim(0, 150)
plt.show()

该代码生成一个调频信号，并计算其希尔伯特边际谱。结果包括信号和其包络线的时域图以及希尔伯特边际谱的频域图。