Máy tính khoản vay Python
Vui lòng cuộn xuống và nhấp vào nút tải xuống để tải xuống dự án Máy tính khoản vay bằng Python miễn phí(Cuộn xuống) Show
Máy tính khoản vay trong Python là một dự án đơn giản được phát triển bằng Python. Dự án thuận tiện cho người dùng, giúp họ tìm hiểu về các khoản thanh toán hàng tháng cho một khoản vay cụ thể. Dự án này là để tính toán tài chính để tìm ra khoản thanh toán định kỳ hàng tháng của khoản vay, với tổng số tiền thanh toán và tổng số tiền lãi. Và người dùng phải thanh toán các khoản thanh toán đó trong suốt thời gian cho vay Tệp dự án chứa tập lệnh python ( Loan_Calculator. py). Đây là một dự án dựa trên GUI đơn giản, rất dễ hiểu và dễ sử dụng. Ngoài ra, dự án này tạo ra một cách thuận tiện để người dùng có được ý tưởng về cách thực hiện các tính toán khoản vay Về hệ thốngDự án đơn giản này bằng Python. Nói về các tính năng của hệ thống này, ứng dụng python này được thiết kế để tính toán các khoản thanh toán hàng tháng cho một khoản vay đơn giản. Vì vậy, bạn chỉ cần nhập số tiền vay, thời hạn (năm) và lãi suất vào các trường văn bản và nhấp vào nút 'tính toán khoản vay'. Nó không có khả năng xử lý tất cả các loại ngoại lệ Ngoài ra, thiết kế của hệ thống này khá đơn giản nên người dùng sẽ không gặp bất kỳ khó khăn nào khi làm việc với nó Làm thế nào để chạy dự án?Để chạy dự án này, bạn phải cài đặt Python trên PC của mình. Sau khi tải xuống dự án, hãy làm theo các bước bên dưới Bước 1. Giải nén/Giải nén tệp Bước 2. Vào trong thư mục dự án, mở cmd rồi gõ Loan_Calculator. py và enter để khởi động hệ thống HOẶC LÀ Bước 2. Chỉ cần nhấp đúp chuột vào Loan_Calculator. py và bạn đã sẵn sàng để đi Công cụ tính khoản vay bằng Python có mã nguồn được tải xuống miễn phí, Chỉ sử dụng cho mục đích giáo dục. Đối với bản trình diễn dự án, bạn có thể xem video bên dưới https. //youtube. be/yN2ij4bYHwQ dự án demoTẢI XUỐNG MÁY TÍNH CHO VAY TRONG PYTHON VỚI MÃ NGUỒN. BẤM VÀO NÚT BÊN DƯỚITải xuống dự án Nếu gặp khó khăn hoặc cần trợ giúp tùy chỉnh dự án này theo nhu cầu của bạn, chỉ cần bình luận xuống bên dưới và chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để trả lời câu hỏi của bạn càng sớm càng tốt. Có liên quanThêm Dưới. con trăn bài chuyển hướngBài tiếp theo Cửa hàng sách trong JavaScript với mã nguồn Bài báo trước Quản lý sự kiện Báo cáo dự án IN PHP, CSS, Js VÀ MYSQL. TẢI XUỐNG MIỄN PHÍ Bạn cũng có thể thíchDự án Python Máy tính mẹo trong Python với mã nguồn
Dự án. Mẹo tính toán trong Python với mã nguồn Vui lòng cuộn xuống và nhấp vào nút tải xuống để… Dự án Python Trình giải Sudoku bằng Python với mã nguồn
Dự án. Bộ giải Sudoku bằng Python có mã nguồn Vui lòng cuộn xuống và nhấp vào nút tải xuống để… Dự án Python Máy tính khoa học bằng Python với mã nguồn
Dự án. Máy tính khoa học bằng Python có mã nguồn Vui lòng cuộn xuống và nhấp vào nút tải xuống để… Dự án Python Tốc độ gõ Trong Python với Mã nguồn
Dự án. Tốc độ đánh máy bằng Python với mã nguồn Vui lòng cuộn xuống và nhấp vào nút tải xuống để… Dự án Python Bổ sung GUI đơn giản bằng Python với mã nguồn
Dự án. Bổ sung GUI đơn giản bằng Python với mã nguồn Vui lòng cuộn xuống và nhấp vào nút tải xuống… Nếu chúng tôi muốn sở hữu hoàn toàn căn nhà của mình thì chúng tôi cần dự đoán mức độ tác động của các khoản thanh toán bổ sung của chúng tôi Đóng góp các khoản thanh toán bổ sung mỗi tháng nghe có vẻ đơn giản, nhưng có một số câu hỏi nổi bật…
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ đề cập đến cách tạo công cụ tính thế chấp cho cả khoản thanh toán bổ sung cố định và động bằng Python Tổng quan· Khấu hao thế chấp là gì?Ảnh của Chase
Khoản thanh toán thế chấp hàng tháng bao gồm hai phần
Những lý do để hoàn trả một khoản thế chấp sớmẢnh của Joanna Nix-Walkup trên BaptƯu điểm cho chủ sở hữu nhà (Căn hộ chính)
Ưu điểm cho Nhà đầu tư / Chủ nhà Có nhiều chiến lược cho các nhà đầu tư bất động sản dựa trên độ tuổi, mức độ chấp nhận rủi ro, vốn, v.v. Nhiều nhà đầu tư bất động sản chọn KHÔNG thanh toán khoản thế chấp sớm và thay vào đó nâng cao chất lượng hoặc số lượng căn hộ thông qua Sàn giao dịch 1031 Tuy nhiên, đối với các nhà đầu tư muốn đạt được tự do tài chính với khoản nợ hạn chế, Chiến lược nợ quả cầu tuyết là một chiến lược tuyệt vời
Báo cáo vấn đềChúng tôi muốn dự đoán cách các khoản thanh toán bổ sung có thể giúp chúng tôi trả hết khoản thế chấp nhanh hơn Chúng tôi sẽ phát triển một bảng và biểu đồ để hình dung thời gian chúng tôi có thể trả hết khoản thế chấp của mình và số tiền lãi chúng tôi tiết kiệm được dựa trên các khoản thanh toán bổ sung Có hai kịch bản chúng tôi quan tâm
Để biết thêm thông tin về dòng tiền, hãy xem bài viết của tôi về cách tính toán và trực quan hóa dòng tiền trong Python Cách tính toán dòng tiền và trực quan hóa nó bằng PythonHướng dẫn Python tính dòng tiền bất động sảnlên cấp. gitconnected. com Điều kiện tiên quyết Môi trường Python của riêng bạn hoặc tài khoản Google video hỗ trợHãy xem video hướng dẫn của tôi để làm theo Video được tạo bởi tác giả trên YouTubePython TutorialNếu bạn không có sẵn môi trường Python, thì tôi thực sự khuyên bạn nên sao chép sổ ghi chép trước tiên (ở cuối bài viết) Điều này sẽ cho phép bạn chạy mã Python trong Google Colab (miễn phí. ). Đó là một môi trường dựa trên đám mây cho phép bạn chạy mã mà không cần phải cài đặt Python cục bộ I. Cài đặt góiBước đầu tiên là cài đặt các gói cần thiết Đoạn mã để cài đặt gói (Hình ảnh của tác giả được tạo bằng snappify. i)Gói numpy-financial là tập hợp các hàm tài chính cơ bản II. Gói nhập khẩuTiếp theo, nhập các gói cần thiết Đoạn mã cho Nhập khẩu (Hình ảnh của tác giả được tạo bằng snappify. i)III. Địa phương & hằng sốĐối với máy tính thế chấp của chúng tôi, chúng tôi sẽ yêu cầu một số tham số làm đầu vào để tính toán khoản hoàn trả khoản vay của chúng tôi Thông số bắt buộc
Thông số thanh toán bổ sung Kịch bản #1 — Thanh toán giống nhau mỗi tháng cho đến khi khoản vay được trả hết
Kịch bản #2 — Thanh toán động dựa trên % dòng tiền cho thuê
Hãy bắt đầu với Kịch bản #1 — thanh toán giống nhau mỗi tháng Đoạn mã cho Địa phương & Hằng số (Hình ảnh của tác giả được tạo bằng snappify. i)IV. Thiết lập cấu trúc khung dữ liệuTrong phần này, chúng tôi sẽ tạo một bảng cho từng kỳ thanh toán trong suốt thời gian của khoản vay Điều này sẽ cho phép chúng tôi theo dõi các khoản thanh toán gốc và lãi cũng như giá trị khoản vay sau khi thanh toán thêm Đầu tiên, chúng ta cần tạo các giá trị ban đầu cho khoản thanh toán hàng tháng, lãi và gốc Dưới đây là các giá trị bắt đầu của chúng tôi Đầu ra mã (Hình ảnh do tác giả tạo dưới dạng ảnh chụp màn hình)Tiếp theo, tạo một DataFrame gấu trúc (bảng có hàng và cột) Chúng tôi thiết lập các cột và ngày thanh toán dựa trên thời hạn của khoản vay Đoạn mã cho Khung dữ liệu ban đầu (Hình ảnh của tác giả được tạo bằng snappify. i)Lưu ý rằng chúng tôi có hai cột cho Tổng số tiền thanh toán và Số dư cuối kỳ Các trường ban đầu đại diện cho các giá trị mà không áp dụng các khoản thanh toán bổ sung Điều này cho phép chúng tôi so sánh sự khác biệt về giá trị và thấy được lợi ích của việc áp dụng các khoản thanh toán bổ sung Đầu ra mã (Hình ảnh do tác giả tạo dưới dạng ảnh chụp màn hình)Tiếp theo, chúng tôi thiết lập một tuyên bố điều kiện để xác định giá trị thanh toán bổ sung ban đầu. Có ba tùy chọn dựa trên các tham số đầu vào của chúng tôi
Tính toán các giá trị cho hàng đầu tiên của chúng tôi (dấu chấm = 1) trong Khung dữ liệu của chúng tôi Đoạn mã cho Khung dữ liệu ban đầu (Hình ảnh của tác giả được tạo bằng snappify. i)Hàng đầu tiên của chúng tôi (dấu chấm = 1) hiện chứa tất cả các giá trị Giá trị tiền thuê và dòng tiền không có giá trị vì chúng tôi đang triển khai khoản thanh toán bổ sung cố định cho Kịch bản #1 Đầu ra mã (Hình ảnh do tác giả tạo dưới dạng ảnh chụp màn hình)Gia tăng giá trị mỗi kỳ thanh toán Trong phần này, chúng ta có một vòng lặp for được chia thành bốn phần để dễ đọc Mục đích của vòng lặp for của chúng tôi là lặp qua từng kỳ thanh toán. Đối với mỗi kỳ thanh toán, chúng tôi tính toán các giá trị trên mỗi cột Đầu tiên, chúng tôi thiết lập vòng lặp for của mình để lặp qua kỳ thanh toán thứ hai đến kỳ thanh toán cuối cùng. Chúng tôi truy xuất các giá trị từ khoảng thời gian trước (tháng trước) Đoạn mã cho dữ liệu thanh toán (Ảnh do tác giả tạo bằng snappify. i)Thứ hai, chúng tôi đặt các giá trị thanh toán bổ sung. Có ba tùy chọn dựa trên các tham số đầu vào của chúng tôi
Thứ ba, tính toán các giá trị còn lại để có được số dư cho vay cuối kỳ trong kỳ Đoạn mã cho dữ liệu thanh toán (Ảnh do tác giả tạo bằng snappify. i)Tiếp theo, tạo một biến chính tả hàng sẽ chứa tất cả các biến cho thời hạn thanh toán. Nối hàng dict vào DataFrame Đoạn mã cho dữ liệu thanh toán (Ảnh do tác giả tạo bằng snappify. i)Bây giờ, chúng ta đã có bảng lãi, gốc và số tiền thanh toán đầy đủ theo từng kỳ thanh toán Đầu ra mã (Hình ảnh do tác giả tạo dưới dạng ảnh chụp màn hình)V. Hình dungHãy tạo một hình ảnh trực quan để xem khấu hao thế chấp của chúng tôi. hoàn trả thế chấp thông thường so với các khoản thanh toán bổ sung Chúng tôi muốn so sánh các cột số dư cuối kỳ ban đầu với số dư cuối kỳ (có thanh toán bổ sung) Ở đây chúng tôi chuyển đổi DataFrame của mình bằng gấu trúc. chức năng tan chảy Đoạn mã để làm tan DataFrame (Hình ảnh của tác giả được tạo bằng snappify. i)Bây giờ chúng ta có tất cả các biến cho cả số dư cuối kỳ ban đầu và số dư cuối kỳ trong một cột Đầu ra mã (Hình ảnh do tác giả tạo dưới dạng ảnh chụp màn hình)Trong biểu đồ của chúng tôi, chúng tôi muốn trực quan hóa các ngày quan trọng - ngày thanh toán sớm và ngày thanh toán tối đa Hãy lấy các giá trị đó và tính tổng số tiền lãi mà chúng ta tiết kiệm được khi thanh toán bổ sung Đoạn mã cho các biến trực quan (Hình ảnh của tác giả được tạo bằng snappify. i)Trong ví dụ của chúng tôi, chúng tôi áp dụng 300 đô la thanh toán bổ sung cho mỗi kỳ thanh toán. Chúng tôi có thể trả hết khoản vay trước 5 năm. Tiết kiệm ~$8K tiền lãi Đầu ra mã (Hình ảnh do tác giả tạo dưới dạng ảnh chụp màn hình)Bây giờ, chúng tôi tạo hình ảnh trực quan của mình bằng biểu đồ đường Plotly Đoạn mã để trực quan hóa Plotly (Hình ảnh của tác giả được tạo bằng snappify. i)Biểu đồ khấu hao thế chấp của chúng tôi có một số thành phần các tính năng chính
VI. Thanh toán bổ sung động (Nhà đầu tư)Đối với Trường hợp #2, khoản thanh toán bổ sung của chúng tôi sẽ thay đổi trong suốt thời gian vay của chúng tôi. Thanh toán năng động dựa trên tỷ lệ phần trăm của dòng tiền cho thuê Ở đây chúng tôi thay đổi một số tham số đầu vào của mình -
Tôi đã thiết lập mã trước đó của chúng ta trong một hàm để dễ dàng chuyển các tham số của chúng ta — hãy kiểm tra mã đó trong sổ ghi chép (ở cuối bài viết) Đoạn mã cho các tham số (Hình ảnh do tác giả tạo bằng snappify. i)Hãy xem tiền thuê nhà, dòng tiền và các khoản thanh toán bổ sung của chúng tôi tăng như thế nào so với cùng kỳ năm ngoái Đoạn mã cho các khoản thanh toán bổ sung (Hình ảnh của tác giả được tạo bằng snappify. i)Từ giá trị đầu vào của chúng tôi, tiền thuê tăng 3% mỗi năm Trong năm 1 đến năm 2, chúng tôi thấy tiền thuê nhà tăng thêm 60 đô la -> 60 đô la tiền mặt. Điều này làm tăng khoản thanh toán bổ sung cho khoản vay của chúng tôi thêm $15 ($140 — $125) Đoạn mã cho các tham số (Hình ảnh do tác giả tạo bằng snappify. i)Hãy gọi chức năng vẽ sơ đồ của chúng ta để trực quan hóa việc khấu hao thế chấp Đoạn mã để trực quan hóa (Hình ảnh do tác giả tạo bằng snappify. i)Qua khoản vay 40 năm, chúng tôi có thể thấy rằng chúng tôi có thể tiết kiệm được 43 nghìn đô la tiền lãi bằng cách áp dụng 25% dòng tiền hàng tháng của mình cho các khoản thanh toán bổ sung Đầu ra mã (Hình ảnh do tác giả tạo dưới dạng ảnh chụp màn hình) Kết luậnTrả nợ thế chấp sớm là một cách tuyệt vời để đạt được tự do tài chính trước khi nghỉ hưu và không mắc nợ. Bằng cách sử dụng Python, chúng tôi có thể sửa đổi các khoản thanh toán bổ sung của mình và xác định số tiền chúng tôi có thể tiết kiệm theo thời gian Hãy xem kênh YouTube của tôi — AnalyticsAriel để hiểu rõ hơn về các nguồn dữ liệu bất động sản và phân tích dữ liệu Làm cách nào để tính EMI khoản vay cá nhân bằng Python?Chương trình Python để tính EMI - CodeSpeedy
. EMI = (P*R* (1+R)T)/ ( (1+R)T-1) Here, P = Principal amount or loan amount; R = Interest rate per month; T = Loan time period in year.
Công thức cho vay là gì?Số tiền vay gốc x lãi suất x thời hạn vay = tiền lãi .
Khoản vay 50000 mỗi tháng là bao nhiêu?Khoản thanh toán hàng tháng cho khoản vay 50.000 đô la dao động từ 683 đô la đến 5.023 đô la , tùy thuộc vào APR và thời hạn của khoản vay. Ví dụ: nếu bạn vay 50.000 đô la trong một năm với APR là 36%, khoản thanh toán hàng tháng của bạn sẽ là 5.023 đô la.
Khoản vay cá nhân 5000 mỗi tháng là bao nhiêu?Dựa trên công cụ tính khoản vay cá nhân của OneMain, khoản vay 5.000 đô la với APR 25% và thời hạn 60 tháng sẽ là 147 đô la mỗi tháng. The loan terms you receive will depend on your credit profile, including credit history, income, debts and if you secure it with collateral like a car or truck. |