Python小案例(三)解方程
Python小案例(三)解方程
日常业务实践中,经常会将一些问题抽象化为数学方程,对于一些简单的方程可以手动计算解决,但如果方程比较复杂,手动求解又过于繁琐的情况下,则可以利用Python的sympy
进行方程求解。
当然,当养成习惯后,利用python求解方程能极大的提高工作效率和正确率。
简单方程
from sympy import *
x = Symbol('x')
y = Symbol('y')
solved_value = solve([x+3*y-17, 2*x-3*y-6], [x, y])
print(solved_value)
{x: 23/3, y: 28/9}
复杂方程
x, y = symbols('x y')
solved_value = solve([x**2+2*x*y-6,2*x*y-2*y**2+3], [x,y])
print(solved_value)
[(-(-3 + sqrt(13))*sqrt(sqrt(13)/2 + 2), -sqrt(sqrt(13)/2 + 2)), ((-3 + sqrt(13))*sqrt(sqrt(13)/2 + 2), sqrt(sqrt(13)/2 + 2)), (-sqrt(2 - sqrt(13)/2)*(-sqrt(13) - 3), -sqrt(2 - sqrt(13)/2)), (sqrt(2 - sqrt(13)/2)*(-sqrt(13) - 3), sqrt(2 - sqrt(13)/2))]
业务举例
已知渠道1和2的生产量与合格率,现希望提高20%的合格产品,假设其他条件不变的情况下,应该增加多少1渠道的生产量。
def solve_lift_low(lift):
ch1 = 110110 # 1渠道的生产量
conv1 = 0.71 # 1渠道的生产合格率
ch2 = 3142711 # 2渠道的生产量
conv2 = 0.63 # 2渠道的生产合格率
x = symbols('x')
z = solve(((ch1+x)*conv1+ch2*conv2)\
/(ch1*conv1+ch2*conv2)-lift, x)
return z
# 求解计算提高20%合格品需要增加多少1渠道的生产
solve_lift_low(1.2)
[579742.543661973]
共勉~
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