[已解决]arange函数

75278350@qq.com

大神求助！目的是设置结果是当数量<=5000时，执行profit_function1的公式，设置结果是当数量>5000时，执行profit_function2的公式。

以下代码如何更改才能达到目的？



import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 参数设置
initial_margin = 2000 - 1300 - 100    # 增量利润 = 单价-原变动成本-增量成本
additional_cost = 5                   # 每递增100台订单增加的成本
initial_order = 5000                  # 初始订单量

# 定义profit函数
def profit_function1(order_quantity):
    return initial_margin * order_quantity
def profit_function2(order_quantity):
    return initial_margin * order_quantity - additional_cost * ((order_quantity - initial_order) / 100) * order_quantity

# 生成一系列订单量
order_quantities = np.arange(0, 20000, 1)


if order_quantities <= 5000:
    profit_function = profit_function1

else:
    profit_function = profit_function2   
   
# 计算对应订单量下的利润值
profits = [profit_function(order_quantity) for order_quantity in order_quantities]
profits

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FishC

2024-5-22 15:29:10

你可以使用np.where函数来根据订单数量选择使用哪个profit函数。下面是修改后的代码：

1. python
   
2. import matplotlib.pyplot as plt
   
3. import numpy as np
   
4. 
   
5. # 参数设置
   
6. initial_margin = 2000 - 1300 - 100    # 增量利润 = 单价-原变动成本-增量成本
   
7. additional_cost = 5                   # 每递增100台订单增加的成本
   
8. initial_order = 5000                  # 初始订单量
   
9. 
   
10. # 定义profit函数
    
11. def profit_function1(order_quantity):
    
12.     return initial_margin * order_quantity
    
13. def profit_function2(order_quantity):
    
14.     return initial_margin * order_quantity - additional_cost * ((order_quantity - initial_order) / 100) * order_quantity
    
15. 
    
16. # 生成一系列订单量
    
17. order_quantities = np.arange(0, 20000, 1)
    
18. 
    
19. # 根据订单数量选择使用哪个profit函数
    
20. profits = np.where(order_quantities >= initial_order, profit_function2(order_quantities), profit_function1(order_quantities))
    
21. 
    
22. # 绘制结果
    
23. plt.plot(order_quantities, profits)
    
24. plt.xlabel('Order Quantity')
    
25. plt.ylabel('Profit')
    
26. plt.title('Profit vs Order Quantity')
    
27. plt.show()

复制代码

这样修改后，当订单数量大于等于初始订单量initial_order时，将使用profit_function2计算利润；否则，将使用profit_function1计算利润。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

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FishC

你可以使用np.where函数来根据订单数量选择使用哪个profit函数。下面是修改后的代码：

1. python
   
2. import matplotlib.pyplot as plt
   
3. import numpy as np
   
4. 
   
5. # 参数设置
   
6. initial_margin = 2000 - 1300 - 100    # 增量利润 = 单价-原变动成本-增量成本
   
7. additional_cost = 5                   # 每递增100台订单增加的成本
   
8. initial_order = 5000                  # 初始订单量
   
9. 
   
10. # 定义profit函数
    
11. def profit_function1(order_quantity):
    
12.     return initial_margin * order_quantity
    
13. def profit_function2(order_quantity):
    
14.     return initial_margin * order_quantity - additional_cost * ((order_quantity - initial_order) / 100) * order_quantity
    
15. 
    
16. # 生成一系列订单量
    
17. order_quantities = np.arange(0, 20000, 1)
    
18. 
    
19. # 根据订单数量选择使用哪个profit函数
    
20. profits = np.where(order_quantities >= initial_order, profit_function2(order_quantities), profit_function1(order_quantities))
    
21. 
    
22. # 绘制结果
    
23. plt.plot(order_quantities, profits)
    
24. plt.xlabel('Order Quantity')
    
25. plt.ylabel('Profit')
    
26. plt.title('Profit vs Order Quantity')
    
27. plt.show()

复制代码

这样修改后，当订单数量大于等于初始订单量initial_order时，将使用profit_function2计算利润；否则，将使用profit_function1计算利润。

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75278350@qq.com

大神指教！

如果需要目的是设置结果是当数量<5000时，执行profit_function1的公式，设置结果是当数量=5000时，执行profit_function2的公式,设置结果是当数量>5000时，执行profit_function3的公式


import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 参数设置
initial_margin = 2000 - 1300 - 100    # 增量利润 = 单价-原变动成本-增量成本
additional_cost = 5                   # 每递增100台订单增加的成本
initial_order = 5000                  # 初始订单量

# 定义profit函数
def profit_function1(order_quantity):
    return (initial_margin+100) * order_quantity
def profit_function2(order_quantity):
    return initial_margin * order_quantity
def profit_function3(order_quantity):
    return initial_margin * order_quantity - additional_cost * ((order_quantity - initial_order) / 100) * order_quantity

# 生成一系列订单量
order_quantities = np.arange(0, 20000, 1)

# 根据订单数量选择使用哪个profit函数
profits =np.where(order_quantities > initial_order, profit_function2(order_quantities), profit_function1(order_quantities))

dic = {"新增订单量":order_quantities,
       "利润额":profits}
df = pd.DataFrame(dic)
df.to_excel('testname2.xlsx', index=False)

FishC

75278350@qq.com 发表于 2024-05-22 16:24
大神指教！

如果需要目的是设置结果是当数量5000时 ...

你可以使用np.where函数来根据订单数量选择使用哪个profit函数。下面是修改后的代码：

1. import matplotlib.pyplot as plt
   
2. import numpy as np
   
3. import pandas as pd
   
4. 
   
5. # 参数设置
   
6. initial_margin = 2000 - 1300 - 100    # 增量利润 = 单价-原变动成本-增量成本
   
7. additional_cost = 5                   # 每递增100台订单增加的成本
   
8. initial_order = 5000                  # 初始订单量
   
9. 
   
10. # 定义profit函数
    
11. def profit_function1(order_quantity):
    
12.     return (initial_margin+100) * order_quantity
    
13. def profit_function2(order_quantity):
    
14.     return initial_margin * order_quantity
    
15. def profit_function3(order_quantity):
    
16.     return initial_margin * order_quantity - additional_cost * ((order_quantity - initial_order) / 100) * order_quantity
    
17. 
    
18. # 生成一系列订单量
    
19. order_quantities = np.arange(0, 20000, 1)
    
20. 
    
21. # 根据订单数量选择使用哪个profit函数
    
22. profits = np.where(order_quantities == initial_order, profit_function3(order_quantities), np.where(order_quantities > initial_order, profit_function2(order_quantities), profit_function1(order_quantities)))
    
23. 
    
24. # 绘制结果
    
25. plt.plot(order_quantities, profits)
    
26. plt.xlabel('Order Quantity')
    
27. plt.ylabel('Profit')
    
28. plt.title('Profit vs Order Quantity')
    
29. plt.show()
    
30. 
    
31. # 将结果保存到Excel文件
    
32. dic = {"新增订单量":order_quantities,
    
33.        "利润额":profits}
    
34. df = pd.DataFrame(dic)
    
35. df.to_excel('testname2.xlsx', index=False)

复制代码

这样修改后，当订单数量等于初始订单量initial_order时，将使用profit_function3计算利润；当订单数量大于初始订单量initial_order时，将使用profit_function2计算利润；否则，将使用profit_function1计算利润。同时，修改了代码最后一部分，将结果保存到名为'testname2.xlsx'的Excel文件中。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。