利用Python计算商品引力子并输出公式

利用Python计算商品引力子并输出公式

本代码使用Python语言，结合pandas和scipy库，根据Excel文件中的商品信息和会员信息，计算商品的引力子，并根据数据拟合出引力子公式，输出带有常量的公式。

所需库:

• pandas: 用于读取Excel文件和数据处理
• scipy: 用于数据拟合

代码:

import pandas as pd
from scipy.optimize import curve_fit

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

# 提取所需列数据
q1 = df['任务标价']
q2 = df['预订任务限额']
r = ((df['商品GPS纬度'] - df['会员GPS纬度'])**2 + (df['商品GPS经度'] - df['会员GPS经度'])**2)**0.5

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

# 使用curve_fit函数拟合数据，得到最优参数
params, _ = curve_fit(gravity_function, q1, df['引力子'])

# 提取最优参数
k, n, m = params

# 输出带常量的公式
print(f'y = {k}*q1*({q2}^{m})/r^{n}')

代码说明:

1. 导入必要的库：pandas 和 scipy
2. 读取Excel文件：df = pd.read_excel('D:\pythonProject3\会员信息\附件二：会员信息数据.xlsx')
3. 提取所需列数据：q1, q2, r
4. 定义引力子函数：gravity_function，包含自变量q1和常量k, n, m
5. 使用curve_fit函数拟合数据，得到最优参数k, n, m
6. 输出带常量的公式

注意:

• 代码中需要根据实际情况修改文件路径
• 可以根据需要调整代码中的变量名称和注释
• 为了方便阅读，代码中的引号全部统一为单引号

使用说明:

1. 确保已安装pandas 和 scipy 库
2. 将代码保存为.py文件
3. 修改代码中的文件路径
4. 运行代码，即可得到商品引力子公式