效用函数没有正确评估的python numpy的

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答案应该是117.4，我得到9982.3 ...不知道是什么问题，但这里是我的代码：效用函数没有正确评估的python numpy的

def util(c,p,alpha): 
    mu = 0 
    for i in range(0,len(c)): 
     m = p[i]*(c[i]**(1-alpha)) 
     mu += m 
    return mu**(1/(1-alpha)) 

omega = 0.495 
c = np.array([100,200,1000]) 
p = np.array([omega, omega, 1-2*omega]) 
alpha = 5

编辑：我不知道我的数学或函数写错了，我在问我的数学是否符合我写的代码。

我正在解决mu的这个方程：u（mu）= E [U（c）]与支付c和概率分布p，如上所述。 U（c）具有c ^（1-α）/（1-α）的形式。

U(mu) = mu^(1-alpha)/(1-alpha) = E[U(c)] = (omega*c1^(1-alpha)+omega*c2^(1-alpha)+(1-2*omega)*c3^(1-alpha))/(1-alpha) 

=> mu = (omega*c1^(1-alpha)+omega*c2^(1-alpha)+(1-2*omega)*c3^(1-alpha))^(1/(1-alpha))

来源

2015-07-10 bpr

'UTIL（C，P，阿尔法）'其实我返回9.99558。 –

这是额外的混淆...... – bpr

@bpr你必须给我们一点点比继续：这里有一个问题。这些信息不足以帮助我们发现错误。 –

你的主要问题是Python正在做整数除法。除非你做from __future__ import division（见PEP 238），否则Python 2会执行与/的整数除法。因此，您需要将至少一个操作数更改为浮点值。您可以通过设置alpha = 5.0而不是alpha = 5来完成此操作。或者你可以写1.0 - alpha而不是1 - alpha。另外，通过使用numpy的矢量化操作，你可以使你的代码更紧凑一些。您util功能可缩短至：

def util(c, p, alpha): 
    mu = np.sum(p * (c ** (1.0 - alpha))) 
    return mu ** (1/(1.0 - alpha))

来源

2015-07-11 04:28:43

效用函数没有正确评估的python numpy的

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