利润建模

在上一个练习中，您构建了一个玉米产量模型。对于小型农场来说，您通常无法控制玉米的价格或需求。假设价格服从均值为 40、标准差为 10 的正态分布。给定函数 corn_demanded()，它以价格为输入并确定玉米的需求量。这是合理的，因为需求通常由市场决定，不在您的控制范围内。

在本练习中，您将编写一个函数，通过整合其他所有模拟变量来计算利润。该函数的唯一输入是固定的生产成本。完成后，您将获得一个函数，它会在给定成本下返回一次模拟的利润结果。随后，您可以用它来规划您的成本。

本练习是课程的一部分

Python 中的统计模拟

查看课程

练习说明

将 price 建模为均值为 40、标准差为 10 的正态随机变量。
通过调用您在上一个练习中设计的函数 corn_produced(rain, cost) 获取玉米的 supply。
调用 corn_demanded() 函数，输入 price，得到 demand。
Profit = quantity × price − cost。 如果产量多于需求量（supply > demand），则售出数量为 demand，否则为 supply。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Function to calculate profits
def profits(cost):
    rain = np.random.normal(50, 15)
    price = np.random.____
    supply = ____
    demand = ____
    equil_short = supply <= demand
    if equil_short == True:
        tmp = ____*price - cost
        return tmp
    else: 
        tmp2 = ____*price - cost
        return tmp2
result = profits(cost)
print("Simulated profit = {}".format(result))

编辑并运行代码