假设我们处于汽车租赁应用程序的世界:)
假设我有3种类型的汽车,有2种价格:
Car type Price category
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Sport High
Luxury High
Economy Low
High和Low的值会随着时间的推移而改变,因此它们应该是一个单独的实体,在DB中有自己的表示。
每一种车型都有自己的价格计算策略,例如租用一辆Sport汽车成本(High x time_rented) + High_constant_factor。
以下是我目前的
以下是伦敦的周期租金数据。每个点代表一个周期租用点。
我使用st_make_grid()创建了一个网格。现在我想-
绘制网格每个单元中循环租用点数的热图
绘制了网格中每个单元中的自行车总数的热图( number -目前停泊的自行车数量)
library(spData)
library(sf)
# cycle hire data of london
# Each observaion represent a cycle hire point in London.
hire_sf <- spData::cycle_hire
head(hire_sf)
# create grid
gri
所以我的df看起来像这样: Model Price
1 Series £42000
1 Series £45000
2 Series £32000
2 Series £25000 我想得到每个模型的平均价格,并将其映射为条形图。我尝试过df.groupby(' model ','MSRP').mean();然而,它没有显示每个型号的平均价格,它只是将其分组,如下所示: Model Price
1 Series £42000
好吧,我在这里做了一些访问,但我不能弄明白,我已经通过搜索尝试了很多,但没有真正接近。我希望你们中的一些人知道该怎么做。
我的数据库中有一些表(只是一个简单的学校表)
产品表
Type Price Color Height Model
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KL47 69 B 150 Dames Normal Model
VRS02 73 W 170 Heren Smal Model`
副本表-产品
Copienr Type
--------------
我想用gnuplot重现这个图:
我的数据格式如下:
数据
1:时间
2:价格
3:音量
我试过这个:
plot file using 1:2 with lines, '' using 1:3 axes x1y2 with impulses
它给出了一个正常的时间序列图,其中y1是价格,y2是成交量。
接下来,我尝试了:
plot file using 2:1 with lines, '' using 2:3 axes x1y2 with impulses
它给出了以y1为时间,y2为量的价格序列。然而,我需要价格保持在y1,而销量保持在x2。
可能
因此,基本上,我希望“租船”的价格在满足某一特定要求时有所改变。如果用户选择一个工作日的日期,它将从输入字段获取值,价格为每小时10美元。如果是星期六,价格是每小时15美元,如果是星期天,价格是每小时20美元。用户可以租用它长达10个小时,他们将得到一个总价格在底部。
目前我只有输入字段的HTML代码,我甚至不知道如何开始JavaScript部分。因此,如果有人可以教如何开始,这将是非常感谢!
<div id="main">
<label for="which_date">Which date do you want to
我有一个普通的DimProduct,它有一个雪花状的DimPriceList,在那里我为每个ProductKey存储了不同的产品价格。
在MDX中,根据某些产品属性,我希望显示产品的不同价格。MDX应该看起来像这样。
CASE
WHEN [Dim Product].[Value Group].CurrentMember.MEMBERVALUE = '02' THEN
CASE
WHEN [Dim Product].[Stock Account Nr].CurrentMember.MEMBERVALUE = 101 THEN
([Dim Pri
我对聚光灯很陌生,我有一个基本问题。
我有一个这样的表(两列,在价格栏中,值用逗号分隔,每个超市我没有相同的价格):
supermarket price
A 10,20,5,40,50
B 2,40,15
C 30,70,3,80,32,54,89,110
D 16,89,3,23,37,19
我想创建一个分散图,在x轴上有不同的超市,在y轴上有不同的价格。我不知道如何分割这些值(并将它们转换为数字值),只是在图中(所以使用‘编辑表达式’功能)。我看了一下聚光灯下的文档,但是我只发现这个信息()对我的任务
我试图画出类似布朗运动的线,关于股票价格的变化(股票路径)。 # Parameter Setting
S0<-1
r<-0.555
M<-1000 # the number of time steps
sigma<-0.5
T<-1 # Time to Expiration
X<-1
N<-1000 # The number of simulations
dt<-T/M; # Calculate the time interval
S<-matrix(0L, nrow = M+1, ncol =N)
ds<-matrix(0