我想在动态模型中总结某个但是滚动的时期。正式代表如下
运行等式的简单代码段是:
import numpy as np
import pandas as pd
import operator
year = np.arange(50)
m_ = [50, 30, 15]
a = [25, 15, 7.5]
ARC_ = [38, 255, 837]
r = 0.03
我尝试在a
中按m_
从另一篇文章中删除列表list(map(operator.sub, m_, a)))
。
我失败的尝试看起来像这样:
for t in year:
for i in range(0, 3):
while t < t+(list(map(operator.sub, m_, a))):
L_[t] = sum(ARC_[i] / (1+r) ** t)
答案 0 :(得分:0)
我完全不确定我是否理解,我试着将答案基于等式。即使它仍然是你期望的结果,它可能会帮助你解决你的问题。
我创建一个结果列表来存储L [t]的每个值,即50个值。然后我计算每对(t,i)的和的开始/停止并计算它。
import numpy as np
years = np.arange(50)
m_ = [50, 30, 15]
a = [25, 15, 7.5]
ARC_ = [38, 255, 837]
r = 0.03
result = []
for t in years:
s = 0
for i in range(3):
t0 = t
tf = t + m_[i]-a[i]
for k in range(int(t0), int(tf+1)):
s += ARC_[i] / (1+r) ** t
result.append(s)
如果您想要做的是在m和a之间计算元素差异,那么一个简单的解决方案就是:
[m_[i] - a[i] for i in range(len(m_))]
希望它有所帮助。