Я хочу знать, можно ли решить эту проблему. У меня есть следующие значения:
yf = (0.23561643, 0.312328767, 0.3506849315, 0.3890410958, 0.4273972602, 0.84931506)
z = (4.10592285e-05, 0.0012005020, 0.00345332906, 0.006367483, 0.0089151571, 0.01109750, 0.01718827)
Я хочу использовать эту функцию (коэффициент скидки), но она не будет работать из-за разных длин между z и yf.
def f(x):
res = 1/( 1 + x * yf)
return res
f(z)
output: ValueError: cannot evaluate a numeric op with unequal lengths
Мой вопрос в том, что, если он существует, способ решить это. Примерные выходные значения:
res = (0.99923, 0.99892, 0.99837, 0.99802, 0.99763, 0.99175)
Любая помощь с этим будет идеальной, и я хочу заранее поблагодарить всех, кто забирает время, чтобы прочитать или попытаться помочь.
Вы хотите, чтобы массив транслировался в зависимости от того, что меньше? Вы можете сделать это
def f(x):
leng = min(len(x), len(yf))
x = x[:leng]
new_yf = yf[:leng] # Don't want to modify global variable.
res = 1/( 1 + x * new_yf)
return res
и он должен работать.
min(len(x), len(yf))
Find the minimum length and iterate. Can also covert to numpy arrays and that would avoid a step of iteration
import numpy as np
yf = (0.23561643, 0.312328767, 0.3506849315, 0.3890410958, 0.4273972602, 0.84931506)
z = (4.10592285e-05, 0.0012005020, 0.00345332906, 0.006367483, 0.0089151571, 0.01109750, 0.01718827)
x=min(len(yf),len(z))
res = 1/( 1 + np.array(z[:x]) * np.array(yf[:x]))
используя numpy.multiply
res = 1/( 1 + np.multiply(np.array(z[:x]),np.array(yf[:x])))