首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

numpy的irr函数的复杂度是多少?

numpy的irr函数是用于计算内部收益率(Internal Rate of Return,IRR)的函数。IRR是指使得现金流的净现值等于零的折现率。该函数的复杂度是O(n),其中n是现金流的长度。

numpy的irr函数的应用场景包括金融领域的投资分析、资本预算决策等。通过计算IRR,可以评估投资项目的回报率,并进行比较和决策。

腾讯云相关产品中,与numpy的irr函数相关的可能是云计算平台、数据分析和人工智能服务。腾讯云提供了丰富的云计算产品和服务,如云服务器、云数据库、人工智能平台等,可以支持开发者进行数据分析和计算任务。

以下是腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 云服务器(ECS):https://cloud.tencent.com/product/cvm
  • 云数据库(CDB):https://cloud.tencent.com/product/cdb
  • 人工智能平台(AI Lab):https://cloud.tencent.com/product/ailab
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Numpy通用函数

NumPy数组计算:通用函数缓慢循环通用函数介绍探索Numpy通用函数高级通用函数特性聚合:最小值、 最大值和其他值数组值求和最大值和最小值其他聚合函数 《Python数据科学手册》读书笔记 NumPy...数组计算:通用函数 NumPy 数组计算有时非常快, 有时也非常慢。...使 NumPy 变快关键是利用向量化操作, 通常在 NumPy 通用函数(ufunc) 中实现。...除了以上介绍到NumPy 还提供了很多通用函数, 包括双曲三角函数、 比特位运算、 比较运算符、 弧度转化为角度运算、 取整 和求余运算, 等等。...:更多信息有关通用函数更多信息(包括可用通用函数完整列表) 可以在 NumPy(http://www.numpy.org)和 SciPy(http://www.scipy.org) 文档网站找到

1.8K10

时间复杂度log(n)底数到底是多少

其实这里底数对于研究程序运行效率不重要,写代码时要考虑是数据规模n对程序运行效率影响,常数部分则忽略,同样,如果不同时间复杂度倍数关系为常数,那也可以近似认为两者为同一量级时间复杂度...假设有底数为2和3两个对数函数,如上图。当X取N(数据规模)时,求所对应时间复杂度得比值,即对数函数对应y值,用来衡量对数底数对时间复杂度影响。...用文字表述:算法时间复杂度为log(n)时,不同底数对应时间复杂度倍数关系为常数,不会随着底数不同而不同,因此可以将不同底数对数函数所代表时间复杂度,当作是同一类复杂度处理,即抽象成一类问题。...排序算法中有一个叫做“归并排序”或者“合并排序”算法,它用到就是分而治之思想,而它时间复杂度就是N*logN,此算法采用是二分法,所以可以认为对应对数函数底数为2,也有可能是三分法,底数为3...说明:为了便于说明,本文时间复杂度一概省略 O 符号。

2.4K50

NumPy之:ndarray中函数

简介 在NumPy中,多维数组除了基本算数运算之外,还内置了一些非常有用函数,可以加快我们科学计算速度。...简单函数 我们先看下比较常见运算函数,在使用之前,我们先构造一个数组: arr = np.arange(10) array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 计算数组中元素开方...先来讲解一下 np.meshgrid 这个函数,这个函数是用来快速生成网格点坐标矩阵。...上面的X,Y二维数组是我们手动输入,如果坐标上面有大量点的话,手动输入肯定是不可取。 于是有了np.meshgrid这个函数。这个函数可以接受两个一维数组,然后生成二维X,Y坐标矩阵。...np.random可以指定生成随机数种子: np.random.seed(1234) numpy.random数据生成函数使用了全局随机种子。

1.2K10

NumPy之:ndarray中函数

简介 在NumPy中,多维数组除了基本算数运算之外,还内置了一些非常有用函数,可以加快我们科学计算速度。...简单函数 我们先看下比较常见运算函数,在使用之前,我们先构造一个数组: arr = np.arange(10) array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 计算数组中元素开方...先来讲解一下 np.meshgrid 这个函数,这个函数是用来快速生成网格点坐标矩阵。...上面的X,Y二维数组是我们手动输入,如果坐标上面有大量点的话,手动输入肯定是不可取。 于是有了np.meshgrid这个函数。这个函数可以接受两个一维数组,然后生成二维X,Y坐标矩阵。...np.random可以指定生成随机数种子: np.random.seed(1234) numpy.random数据生成函数使用了全局随机种子。

1.4K40

NumPy之:ndarray中函数

简介 在NumPy中,多维数组除了基本算数运算之外,还内置了一些非常有用函数,可以加快我们科学计算速度。...简单函数 我们先看下比较常见运算函数,在使用之前,我们先构造一个数组: arr = np.arange(10) array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 计算数组中元素开方...先来讲解一下 np.meshgrid 这个函数,这个函数是用来快速生成网格点坐标矩阵。...上面的X,Y二维数组是我们手动输入,如果坐标上面有大量点的话,手动输入肯定是不可取。 于是有了np.meshgrid这个函数。这个函数可以接受两个一维数组,然后生成二维X,Y坐标矩阵。...np.random可以指定生成随机数种子: np.random.seed(1234) numpy.random数据生成函数使用了全局随机种子。

1.6K20

分析递归函数时间复杂度

递归算法时间复杂度表达式: O(T) = R * O(s) O(T)表示时间复杂度 R表示递归调用次数 O(s)每次递归调用计算时间复杂度 想想斐波那契函数,它递归关系是f(n)...解释:这种情况下,我们最好是可以借助执行树,它是一颗被用来表示递归函数执行流程数。树中每一个节点代表递归函数一次调用。所以,树中节点总数与执行期间递归调用数量相对应。...递归函数执行树将形成一个n叉树,这个n就是递归在递归关系中出现 次数。 还拿斐波那契函数来说事,那它会形成一个二叉树。具体可参考下图。...所以,我们可以估算出f(n)时间复杂度就是O(2n) 备忘录 备忘录技术是用来优化递归算法时间复杂度技术。...现在我们就可以利用文章开头列出公式来计算备忘录技术应用后时间复杂度:O(1)n=O(n)。 结论 备忘录不仅优化算法时间复杂度,而且还可以简化时间复杂度计算。

64650

Numpy中常用随机函数总结

全文字数:2600字 阅读时间:8分钟 前言 Numpy常用随机函数常常用于按照某种概率统计规则来产生随机数,在机器学习和深度学习中,我们常常需要使用随机函数对一些参数进行初始化,而且在一些深度学习框架中...,通常会使用与Numpy一致或者类似的接口函数。...random_sample(size)中参数size为产生数组大小; ranf、random、sample、random_sample这些方法使用方式与实现功能都是一样,如果查看Numpy官方文档也可以发现这些函数示例都是相同...random_integers函数和randint函数是对应,主要区别就在于randint函数范围为[low, high)即"包左不包右",而random_integers函数范围为[low,...不过为了统一Numpy接口,random_interger函数即将被摒弃,官方推荐使用randint函数来实现。

1.3K20

图解NumPy:常用函数内在机制

事实上,所有用于创建填充了常量值数组函数都带有 _like 形式: NumPy 中有两个函数能用单调序列执行数组初始化: 如果你需要类似 [0., 1., 2.]...其两个常用功能都有各自专用函数:过度重载 np.where 函数和 np.clip 函数。它们含义如下: 向量运算 NumPy 在速度上很出彩一大应用领域是算术运算。...(其中 .5 会被舍掉) NumPy 也能执行基础统计运算: NumPy 排序函数没有 Python 排序函数那么强大: Python 列表与 NumPy 数组排序函数对比 在一维情况下,如果缺少...一旦数组排序完成,搜索就容易多了:v = np.searchsorted(a, x); return v if a[v]==x else -1 速度很快,时间复杂度为 O(log N),但它需要 O... min 冲突,NumPy 中对应函数名为 np.amin。

3.6K10

图解NumPy:常用函数内在机制

,本文将通过直观易懂图示解析常用 NumPy 功能和函数,帮助你理解 NumPy 操作数组内在机制。...其两个常用功能都有各自专用函数:过度重载 np.where 函数和 np.clip 函数。它们含义如下: 向量运算 NumPy 在速度上很出彩一大应用领域是算术运算。...(其中 .5 会被舍掉) NumPy 也能执行基础统计运算: NumPy 排序函数没有 Python 排序函数那么强大: Python 列表与 NumPy 数组排序函数对比 在一维情况下,如果缺少...一旦数组排序完成,搜索就容易多了:v = np.searchsorted(a, x); return v if a[v]==x else -1 速度很快,时间复杂度为 O(log N),但它需要 O...Python min 冲突,NumPy 中对应函数名为 np.amin。

3.2K20

关于numpy mean函数axis参数

理解多维矩阵"求和"、"平均"操作确实太恶心了,numpy提供函数里还有一堆参数,搞得晕头转向,这里做个笔记,提醒一下自己, 下面是例程 import numpy as np X = np.array...]] [ 4.5] [ 7.5]] 我个人比较raw认识就是,axis=0,那么输出矩阵是1行,求每一列平均(按照每一行去求平均);axis=1...,输出矩阵是1列,求每一行平均(按照每一列去求平均)。...再举个更复杂点例子,比如我们输入为batch = [128, 28, 28],可以理解为batch=128,图片大小为28×28像素,我们相求这128个图片均值,应该这么写: m = np.mean...(batch, axis=0) 输出结果mshape为(28,28),就是这128个图片在每一个像素点平均值。

1.1K70

python numpy--矩阵通用函数

参考链接: Python中numpy.logical_not 一、概念  通用函数(ufunc)是一种对ndarray中数据执行元素级运算函数。...你可以将其看作简单函数(接受一个或多个标量值,并产生一个或多个标量值)矢量化包装器通用函数输入是一组标量,输出也是一组标量,它们通常可以对应于基本数学运算,如加、减、乘、除等。 ...返回一个结果数组,当然也能返回两个数组(modf函数),但是这种不是很常见;   (1)abs fabs  import numpy as np #导入模块 a = np.mat(np.arange(...np.tan(g) #求角度tan值 (8)logical_not  import numpy as np a = np.mat(np.arange(-4,3)) print(a) b = np.logical_not...因为输出是2个,所以放2个变量来进行存储 四、numpy中已有的通用函数  有四种:   1…add.accumulate()  递归作用于输入数组,将运算中间结果返回 axis决定方向  a =

1.1K20

Python中numpy常用函数整理

参考链接: Python中numpy.cosh 导入numpy:import numpy as np  一、numpy常用函数  1.数组生成函数  np.array(x):将x转化为一个数组  np.array...  np.where(cond,a1,a2):根据条件cond,选取a1或者a2,返回一个新数组  2.矩阵函数:  np.diag(a):以一维数组形式返回方阵a对角线元素  np.diag(x)...:将输入数据x转化为方阵(非对角线元素为0)  np.dot(a,b):矩阵乘法  np.trace(a):计算对角线元素和  3.排序函数:  np.sort(a):排序,返回a中元素,不影响原数组...,b):逻辑运算^,返回布尔数组  5.数组重复函数  np.tile(a,reps):a是数组,reps是个list,reps元素表示对A各个axis进行重复次数。 ...(或字典对象)  np.loadtxt(string,delimiter):读取文件string文件内容,以delimiter为分隔符转化为数组  二、numpy.ndarray函数和属性  1.ndarray

2.5K10

numpy中数组操作相关函数

numpy中,有一系列对数组进行操作函数,在使用这些函数之前,必须先了解以下两个基本概念 副本 视图 副本是一个数组完整拷贝,就是说,先对原始数据进行拷贝,生成一个新数组,新数组和原始数组是独立...在使用函数和方法时,我们首先要明确其操作是原始数组副本还是视图,然后根据需要来做选择。...一个基本例子如下 >>> import numpy as np >>> a = np.arange(12) >>> a array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10...数组转置 数组转置是最高频操作,在numpy中,有以下几种实现方式 >>> a array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9,...中,实现同一任务方式有很多种,牢记每个函数用法是很难,只需要挑选几个常用函数数量掌握即可。

2.1K10
领券