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前言:
本文可以说是上一篇文章的“姊妹篇” , 同样利用一元二次函数图像的性质 , 构造边际成本函数(Marginal Cost Function) , 然后在此基础上还原各种成本函数 。 为了让函数构造更加精准 。 笔者首先进行了一个简单的函数绘图作为调试环节 。
调试环节——简单的一元二次函数与其轴对称图形绘制:
函数1:
函数2:
函数3:
Y1与Y2关于x轴对称 , 而Y3则确保Y2上移后最小值大于零 。
试环节的代码实现:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#调试语句 , 判断Y3图形位置
n = 200
X = np.linspace(050n)
Y1 = [
Y2 = [
Y3 = [
for i in range(len(X)):
x = X[i
y1 = -(x**2)+50*x
y2 = (x**2)-50*x
y3 = (x**2)-50*x+750
Y1.append(y1)
Y2.append(y2)
Y3.append(y3)
fig = plt.figure(1)
ax1 = plt.subplot(111)
ax1.plot(X Y1'r'label='y1=-x^2+50x')
ax1.plot(X Y2'g'label='y2=x^2-50x')
ax1.plot(X Y3'b'label='y3=x^2-50x+750')
ax1.set_xlabel('X')
ax1.set_ylabel('Y')
ax1.spines['top'
.set_visible(False)
ax1.spines['right'
.set_visible(False)
ax1.spines['bottom'
.set_position(('data' 0))
ax1.spines['left'
.set_position(('data'0))
plt.legend(['y1=-x^2+50x''y2=x^2-50x''y3=x^2-50x+750'
)
plt.show()
调试环节效果:
接下来将函数3作为边际成本函数(MC) , 并加上固定(不变成本) , 构造TC/TFC/TVC/AC/AVC/AFC等相关函数 。
边际成本:
总不变成本:
成本函数代码实现:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#成本函数参数设定
m = 100
Quantity = np.linspace(150m)
MC = [
TC = [
TFC = [
AC = [
AVC = [
AFC = [
for j in range(len(Quantity)):
q = Quantity[j
tfc = 1000
mc = (q**2) -50*q+750
tvc =(1/3)*q**3-25*q**2+750*q
tc = tvc + tfc
afc = tfc/q
avc = tvc/q
ac = tc/q
MC.append(mc)
TC.append(tc)
TFC.append(tfc)
AC.append(ac)
AVC.append(avc)
AFC.append(afc)
#第一个图 , 输出总成本、边际成本、平均成本、平均可变成本
fig = plt.figure(2figsize=(88))
ax2 = plt.subplot(211)
#总成本线为红色
ax2.plot(Quantity TC'red'label='Total Cost')
ax2.set_xlabel('Quantity')
ax2.set_ylabel('Cost')
ax2.spines['top'
.set_visible(False)
ax2.spines['right'
.set_visible(False)
ax2.spines['bottom'
.set_position(('data' 0))
ax2.spines['left'
.set_position(('data'0))
plt.legend(['Total Cost'
)
ax3 = plt.subplot(212)
#边际成本线为蓝色
ax3.plot(Quantity MC'blue'label='Marginal Cost')
#平均成本线为绿色
ax3.plot(Quantity AC'green'label='Average Cost')
#平均可变成本线为深粉色
ax3.plot(Quantity AVC'hotpink'label='Average Variable Cost')
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