使用 Numpy Arrays Python 进行索引和数学计算

Question

下面的代码计算从 100 开始的Compounding 值和百分比增益gains。我想编写一个代码，从整个增益数组[20,3,4,55,6.5] 开始，最后得到212.19，然后取出第一个索引并重新计算复合值[3,4,55,6.5]，得到176.82。，它将一直执行此操作，直到增益数组 [6.5] 结束。我怎样才能在下面的代码中实现这一点并获得预期的输出？

import numpy as np 
Amount = 100

def moneyrisk(array):
    for counter,iterator in enumerate(array):
        Compounding = Amount * np.cumprod(array / 100 + 1)
    return Compounding

gains= np.array([20,3,4,55,6.5])
print(moneyrisk(gains))

预期输出：

[212.194008, 176.82834, 171.678, 165.075, 106.5]

Answer 1

您可以重复该数组以创建一个方阵，然后删除下三角形，将您的函数应用于每一行。最后，提取最后一列：

您的moneyrisk 函数由：

>>> f = lambda x: 100*np.cumprod(x/100 + 1, 1) # notice the axis=1 option

重复行：

>>> rep = gains[None].repeat(len(gains), 0)
array([[20. ,  3. ,  4. , 55. ,  6.5],
       [20. ,  3. ,  4. , 55. ,  6.5],
       [20. ,  3. ,  4. , 55. ,  6.5],
       [20. ,  3. ,  4. , 55. ,  6.5],
       [20. ,  3. ,  4. , 55. ,  6.5]])

使用np.triu 删除下三角：

>>> rep_t = np.triu(rep, k=0)
array([[20. ,  3. ,  4. , 55. ,  6.5],
       [ 0. ,  3. ,  4. , 55. ,  6.5],
       [ 0. ,  0. ,  4. , 55. ,  6.5],
       [ 0. ,  0. ,  0. , 55. ,  6.5],
       [ 0. ,  0. ,  0. ,  0. ,  6.5]])

应用f 并选择最后一列：

>>> f(rep_t)
array([[120.      , 123.6     , 128.544   , 199.2432  , 212.194008],
       [100.      , 103.      , 107.12    , 166.036   , 176.82834 ],
       [100.      , 100.      , 104.      , 161.2     , 171.678   ],
       [100.      , 100.      , 100.      , 155.      , 165.075   ],
       [100.      , 100.      , 100.      , 100.      , 106.5     ]])

>>> f(rep_t)[:, -1]
array([212.194008, 176.82834 , 171.678   , 165.075   , 106.5     ])