本人自己在學(xué)python也碰到了這道題，本身不會但是看到了你的問題后受到很大啟發(fā)，下面是我的代碼： for fixed in range(1,balance): fixed = fixed*10 b=balance for n in range(1,13): b=b (b-fixed)*annualInterestRate/12-fixed if b

python實現(xiàn)連續(xù)逾期次數(shù)-python 生成連續(xù)日期

隨著科技的發(fā)展,Python已經(jīng)成為了一種非常流行的編程語言。Python不僅具有強大的數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計功能,還可以用于生成各種圖表和圖形。本文將介紹如何使用Python實現(xiàn)連續(xù)逾期次數(shù)和生成連續(xù)日期。 ## 一、實現(xiàn)連續(xù)逾期次數(shù) 連續(xù)逾期次數(shù)是指在一定時間內(nèi),某個人的逾期情況。這里我們可以使用Python的循環(huán)和條件語句來實現(xiàn)這個功能。假設(shè)我們需要記錄某個人的逾期情況,我們可以創(chuàng)建一個list來存儲這些逾期情況。而對于每個逾期情況,我們需要記錄逾期開始時間和逾期結(jié)束時間。當(dāng)逾期結(jié)束時間到達(dá)后......

python計算各省平均逾期率-python 平均差

各省平均逾期率-Python 平均差 隨著金融科技的飛速發(fā)展，大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)來臨。在金融領(lǐng)域，數(shù)據(jù)是最寶貴的財富。而各省平均逾期率，則是衡量一個地區(qū)信用風(fēng)險的重要指標(biāo)。那么，我們?nèi)绾瓮ㄟ^Python來計算各省平均逾期率呢？ 首先，我們需要收集各省的平均逾期數(shù)據(jù)。一般情況下，金融機構(gòu)會在其內(nèi)部系統(tǒng)中保存這一數(shù)據(jù)。但是，有時候由于各種原因，某些省份的數(shù)據(jù)可能缺失。此時，我們可以通過第三方數(shù)據(jù)平臺來獲取這些數(shù)據(jù)，例如中國人民銀行征信中心或全國銀行間市場征信系統(tǒng)。 獲取到數(shù)據(jù)后，我們需要對數(shù)據(jù)進行......

python數(shù)據(jù)分析信用卡逾期(python數(shù)據(jù)分析信用卡逾期)

決策樹(Decision Tree）是在已知各種情況發(fā)生概率的基礎(chǔ)上，通過構(gòu)成決策樹來求取凈現(xiàn)值的期望值大于等于零的概率，評價項目風(fēng)險，判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運用概率分析的一種圖解法。由于這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝干，故稱決策樹。在機器學(xué)習(xí)中，決策樹是一個預(yù)測模型，他代表的是對象屬性與對象值之間的一種映射關(guān)系。Entropy = 系統(tǒng)的凌亂程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成樹算法使用熵。這一度量是基于信息學(xué)理論中熵的概念。決策樹是一種樹形結(jié)構(gòu)，其中每個內(nèi)部節(jié)點表示......