NumPy 1.14 - numpy.ipmt()

numpy.ipmt




numpy

numpy.ipmt

numpy.ipmt(rate, per, nper, pv, fv=0, when='end') [source]

भुगतान के ब्याज भाग की गणना करें।

पैरामीटर:

दर : स्केलर या array_like आकार (एम,)

दशमलव के अनुसार ब्याज की दर (प्रति प्रतिशत नहीं)

प्रति : स्केलर या array_like आकार (एम,)

जीवन या ऋण के दौरान ऋण परिवर्तन के खिलाफ भुगतान किया गया ब्याज। ब्याज राशि की गणना करने के लिए per भुगतान अवधि है।

nper : स्केलर या array_like आकार (एम,)

यौगिक अवधि की संख्या

pv : स्केलर या array_like आकार की (M,)

वर्तमान मूल्य

fv : स्केलर या array_like आकृति (M), वैकल्पिक

भविष्य मूल्य

जब : {{'शुरू', 1}, {'अंत', 0}}, {स्ट्रिंग, इंट}, वैकल्पिक

जब भुगतान देय होते हैं ('आरंभ' (1) या 'अंत' (0))। डिफ़ॉल्ट के लिए {'अंत', 0}।

यह दिखाता है:

बाहर : ndarray

भुगतान का ब्याज भाग। यदि सभी इनपुट स्केलर हैं, तो एक स्केलर फ्लोट लौटाता है। यदि कोई इनपुट array_like है, तो प्रत्येक इनपुट तत्व के लिए ब्याज भुगतान लौटाता है। यदि एकाधिक इनपुट array_like हैं, तो उन सभी का आकार समान होना चाहिए।

यह भी देखें

ppmt , ppmt , pv

टिप्पणियाँ

कुल भुगतान मूलधन और ब्याज के खिलाफ भुगतान से बना है।

pmt = ppmt + ipmt

उदाहरण

मासिक चक्रित प्रति वर्ष 8.24% ब्याज पर $ 2500 के 1 वर्ष के ऋण के लिए परिशोधन अनुसूची क्या है?

>>> principal = 2500.00

'प्रति' चर ऋण की अवधि का प्रतिनिधित्व करता है। याद रखें कि वित्तीय समीकरण 1 पर गणना की अवधि शुरू करते हैं!

>>> per = np.arange(1*12) + 1
>>> ipmt = np.ipmt(0.0824/12, per, 1*12, principal)
>>> ppmt = np.ppmt(0.0824/12, per, 1*12, principal)

'Ipmt' और 'ppmt' सरणियों के योग का प्रत्येक तत्व 'pmt' के बराबर होना चाहिए।

>>> pmt = np.pmt(0.0824/12, 1*12, principal)
>>> np.allclose(ipmt + ppmt, pmt)
True
>>> fmt = '{0:2d} {1:8.2f} {2:8.2f} {3:8.2f}'
>>> for payment in per:
...     index = payment - 1
...     principal = principal + ppmt[index]
...     print(fmt.format(payment, ppmt[index], ipmt[index], principal))
 1  -200.58   -17.17  2299.42
 2  -201.96   -15.79  2097.46
 3  -203.35   -14.40  1894.11
 4  -204.74   -13.01  1689.37
 5  -206.15   -11.60  1483.22
 6  -207.56   -10.18  1275.66
 7  -208.99    -8.76  1066.67
 8  -210.42    -7.32   856.25
 9  -211.87    -5.88   644.38
10  -213.32    -4.42   431.05
11  -214.79    -2.96   216.26
12  -216.26    -1.49    -0.00
>>> interestpd = np.sum(ipmt)
>>> np.round(interestpd, 2)
-112.98