研究人员帮一男子找回2013年的43.6枚比特币，约价值300万美元

可以的，以下是一个可能的 Python 代码示例： ```python import matplotlib.pyplot as plt # 原始数据 invest_increase=0.2 irr_decrease=0.043 payback_increase=0.2 npv_negative=0.1 irr_increase=0.9 payback_decrease=1.0/6 output_decrease=0.2 # x轴数据：各个参数变化的幅度 x=['Investment', 'Unit price', 'Output'] dx=[invest_increase, -npv_negative, -output_decrease] # y轴数据：敏感性分析结果 y_irr=[irr_decrease * dx[0], irr_increase * dx[1], -0.306 * dx[2]] y_payback=[payback_increase * dx[0], -payback_decrease * dx[1], None] y_npv=[None, None, None] if dx[1] > 0: y_npv[1]=-1 if dx[1] < 0: y_npv[1]=1 # 绘制折线图 plt.plot(x, y_irr, '-o', label='IRR') plt.plot(x, y_payback, '-o', label='Payback') plt.plot(x, y_npv, '-o', label='NPV') plt.legend() plt.title('Sensitivity Analysis') plt.xlabel('Parameter') plt.ylabel('Change in %') plt.show() ``` 说明： - 原始数据是根据题目给出的变化幅度计算得到的。 - `x` 列表是各个参数的名称，`dx` 列表是它们的变化幅度。 - `y_irr`、`y_payback` 和 `y_npv` 列表分别是敏感性分析结果的变化幅度，未知的值用 `None` 表示。其中，`y_irr` 和 `y_payback` 是可以计算得到的，`y_npv` 则需要根据题目的条件判断。 - `plt.plot()` 函数用于绘制折线图。`-o` 表示用实心圆点标记数据点。`label` 参数是图例的标签。 - `plt.legend()` 函数用于显示图例。 - `plt.title()`、`plt.xlabel()` 和 `plt.ylabel()` 函数分别用于设置图表的标题、横轴和纵轴的标签。 - `plt.show()` 函数用于显示图表。

注册有任何问题请添加 微信：MVIP619 拉你进入群

文章转载注明 网址：https://netpsp.com/?id=69676