获取两变量函数的所有可能结果-Python 3

作为一名Python初学者，我在尝试解决一项特定任务时遇到了困难，我希望有人能帮我一把，因为我找不到一种方法，我非常感激。因此，这是我的问题：

我做了一个函数，需要两个输入。它相当大，但为了调查起见，我们可以这样说：

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

两个输入的值都是浮动范围，彼此之间的差值为0.01，因此它们的可能值可以是这些值，例如：

价差：2.50，2.51，2.52。。。直到3点50分

停止：1.00，1.01，1.02。。。直到1点50分

而产出，在这里命名为货币，可以是任何金额，比如-10054.55欧元或8763.20欧元

问题是，我需要在一个数据帧中获得这两个输入的所有组合的所有可能的trd输出，因此列将是扩展值和行，停止值或其他方式，或者可能是Numpy矩阵，无论是在密度图还是等高线图中，水平轴将展开，垂直一站和这些货币输出都将是颜色

我怎么去那里

提前多谢

好吧，那么：

首先，由于您处理的是浮动，因此可以创建一个自定义的步长函数来使用，该函数采用下限、上限和步长

然后，您需要对每个排列值进行迭代，您需要完成停止范围的循环。这可以通过嵌套循环实现。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您想要的任何数据结构中

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)

好吧，那么：

首先，由于您处理的是浮动，因此可以创建一个自定义的步长函数来使用，该函数采用下限、上限和步长

然后，您需要对每个排列值进行迭代，您需要完成停止范围的循环。这可以通过嵌套循环实现。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您想要的任何数据结构中

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)

---

我的答案与杰西的答案并不太相似，但正如我写出来的那样，我想我也可以把它包括在内。我使用字典理解来显示可能输入范围的结果。可能的输入是从列表中创建的：

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)

---

我的答案与杰西的答案并不太相似，但正如我写出来的那样，我想我也可以把它包括在内。我使用字典理解来显示可能输入范围的结果。可能的输入是从列表中创建的：

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)

---

以上答案是正确的。但是，如果要将结果打包到numpy array/pandas dataframe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)

---

以上答案是正确的。但是，如果要将结果打包到numpy array/pandas dataframe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)

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一定范围内的所有可能输出？还是所有可能的输出？这是不可能的Hi Jesse，我的意思是在一个范围内的所有可能的偶数，因此，例如，SPREAD的值从2.50到3.50，彼此之间的差值为0.01，总共有100种可能。所以，如果我能有100种扩散的可能性和50种停止的可能性，我知道我的函数trd将有5000个输出，稍后我必须表示。对不起，如果不清楚的话！一定范围内的所有可能输出？还是所有可能的输出？这是不可能的Hi Jesse，我的意思是在一个范围内的所有可能的偶数，因此，例如，SPREAD的值从2.50到3.50，彼此之间的差值为0.01，总共有100种可能。所以，如果我能有100种扩散的可能性和50种停止的可能性，我知道我的函数trd将有5000个输出，稍后我必须表示。对不起，如果不清楚的话！这看起来很棒，我将把它与pandas.DataFrame.at结合起来，填充一个数据框，稍后我将使用它来表示所有内容。谢谢另请参见下面@OliverRadini的答案，并给出+10分：如果您选择不使用Pandas或Numpy，他很友好地向您展示了如何将其放入列表中。这看起来很好，我将它与Pandas.DataFrame.at组合，以填充一个数据框，稍后我将使用该数据框来表示所有内容。谢谢另请参见下面@OliverRadini的答案，并给出+10分：如果您选择不使用Pandas或Numpy，他已向您展示了如何将其放入列表中。我认为我还可以更轻松地将其用于后面的表示，因此非常感谢@我很高兴这很有用，祝你好运！我想我也可以用它来表示后一种更简单的方式，所以非常感谢@我很高兴这很有用，祝你好运！