利用Python计算商品引力子并获取最小值和公式

本文使用Python语言，基于会员信息数据和公式y=kq1(q2^m)/r^n，通过数据拟合计算商品引力子，获取最小引力子值和带有常量的公式。

数据说明：

'商品GPS纬度' 和 '商品GPS经度' 两列数据组成商品的位置信息
'会员GPS纬度' 和 '会员GPS经度' 两列数据组成会员的位置信息
'预订任务限额' 是每个会员对应的任务限额
'任务标价' 那列的数据代表商品的价格

变量定义：

'q2' 为任务限额
'r' 为商品关于会员的距离
'y' 为引力子
'k' 为常量
'n' 为常量
'q1' 为商品价格

公式：

y = k * q1 * (q2^m) / r^n

代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel(r'D:\pythonProject3\会员信息\附件二：会员信息数据.xlsx')

# 提取所需列数据
q1 = data['任务标价']
q2 = data['预订任务限额']
r = np.sqrt((data['商品GPS纬度'] - data['会员GPS纬度'])**2 + (data['商品GPS经度'] - data['会员GPS经度'])**2)

# 定义引力子函数
def gravity_function(q1, k, m, n):
    return k * q1 * (q2**m) / r**n

# 使用curve_fit拟合函数，求取最优参数
popt, pcov = curve_fit(gravity_function, q1, data['引力子'])

# 提取最优参数
k = popt[0]
m = popt[1]
n = popt[2]

# 输出带常量的公式
formula = f"y = {k}*q1*({q2}^{m})/r^{n}"
print("最小引力子的值:", min(gravity_function(q1, k, m, n)))
print("带常量的公式:", formula)

代码说明：

导入必要的库：pandas、numpy、scipy.optimize
使用pandas读取Excel文件，提取所需列数据
定义引力子函数 gravity_function，用于计算引力子值
使用 curve_fit 函数拟合数据，获得最优参数 k、m、n
输出最小引力子值和带有常量的公式

注意：

代码中的 '引力子' 列需要在Excel文件中存在
代码中的路径 'D:\pythonProject3\会员信息\附件二：会员信息数据.xlsx' 需要替换成实际路径

通过该代码，我们可以根据会员信息数据和公式，计算商品引力子，并获取最小引力子值和带有常量的公式。这对于分析商品吸引力，制定营销策略等方面具有重要意义。