Question

作为Python的初学者，我在尝试通过我拥有的功能解决特定任务时遇到了麻烦，并且我希望有人可以帮我忙，因为我找不到解决方法，我会非常感谢。因此，事不宜迟，这是我的问题：

我有一个函数需要两个输入。它很大，但是为了查询起见，它可能像这样：

def trd(SPREAD,STOP):
    money = SPREAD * STOP - 10 * STOP
    return(money)

两个输入的值都是浮动范围，彼此之间的差异为0.01，因此它们的可能值可以是例如：

传播：2.50、2.51、2.52 ...直到3.50

停止：1.00、1.01、1.02 ...直到1.50

并且输出（这里称为“ money”）可以是任何金额，例如--10054.55 EUR或8763.20 EUR。

问题是，我需要获得一个熊猫数据帧中这两个输入的所有组合的所有可能的trd（）输出（因此列将是SPREAD值，行将是STOP值）或反之亦然）或一个Numpy矩阵，以稍后再用密度图或轮廓图表示（以水平轴为SPREAD，垂直一个STOP和“货币”输出为颜色）为佳。

我怎么到那里？

非常感谢！

Answer 1

好吧：

首先，由于您要处理浮点数，因此可以创建一个自定义的step函数以使用下限，上限和step。

然后，您要为每个SPREAD值进行迭代，则需要完成一个STOP范围的循环。这可以通过嵌套循环来实现。在下面，我只是打印出这些值，您可以查看如何将这些值输入到所需的任何数据结构中。

def trd(SPREAD,STOP):
    money = SPREAD * STOP - 10 * STOP
    return(money)

def irange(start, stop, step):
    x = start
    while x < stop:
        yield x
        x += step

def jrange(start, stop, step):
    x = start
    while x < stop:
        yield x
        x += step

for i in irange(2.50,3.50,0.01):
    for j in jrange(1.00,1.50,0.01):
        print(i) #current value of SPREAD
        print(j) #current value of STOP
        z = trd(i,j) #current value of trd(SPREAD,STOP)
        print(z)

Answer 2

我的回答与Jesse的回答不太相似，但是当我写完它后，我认为我也可以包括它。我使用字典理解来显示可能输入范围内的结果。可能的输入是从列表理解中创建的：

def trd(SPREAD,STOP):
    money = SPREAD * STOP - 10 * STOP
    return(money)

max_spread = 0.2
max_stop = 0.2
step = 0.01

spread_values = [i*step for i in range(0, int(max_spread / step))]
stop_values = [i*step for i in range(0, int(max_stop / step))]

results = {
  spread_value: {
    stop_value: trd(spread_value, stop_value)
    for stop_value in
    stop_values
  }
  for spread_value in
  spread_values
}

print(results)

Answer 3

以上答案是正确的。但是，如果您要将结果打包到numpy array / pandas数据框中，我建议使用双列表理解和numpy函数：

import numpy as np
import pandas as pd

def trd(SPREAD,STOP):
    money = SPREAD * STOP - 10 * STOP
    return(money)

def build_matrix(spread_lo, spread_hi, spread_range, 
                 stop_lo, stop_hi, stop_range):

    spread_list = np.arange(spread_lo, spread_hi, spread_range)
    stop_list = np.arange(stop_lo, stop_hi, stop_range)

    wannabe_matrix = [[trd(spread, stop) 
                       for spread in spread_list]
                      for stop in stop_list]

    # Transpose it as you wish. Note that wannabe_matrix is list of numpy arrays, 
    # so transposition is easier after you build pandas dataframe
    df = pd.DataFrame(wannabe_matrix, columns=spread_list, index=stop_list).T

    return df


build_matrix(1.50, 2.00, 0.05, 1.0, 1.25, 0.05)

获得二变量函数的所有可能结果-Python 3

3 个答案: