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fudii0921 commited on Mar 31, 2025

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+import gradio as gr
+import numpy as np
+setsumei = '''
+<!DOCTYPE html>
+<html lang="ja">
+<head>
+    <meta charset="UTF-8">
+    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
+    <title>需要と供給の均衡点</title>
+    <style>
+        body {
+            font-family: Arial, sans-serif;
+            line-height: 1.6;
+            margin: 20px;
+        }
+        h1, h2 {
+            color: #2c3e50;
+        }
+        p {
+            margin-bottom: 10px;
+        }
+        ul {
+            margin-bottom: 20px;
+        }
+        .highlight {
+            background-color: #f9f9f9;
+            border-left: 5px solid #3498db;
+            padding: 10px;
+            margin-bottom: 20px;
+        }
+    </style>
+</head>
+<body>
+    <h1>需要と供給の均衡点</h1>
+    <p>最も基本的な方法は、需要曲線と供給曲線の交点を見つけることです。この交点が市場の均衡価格を示します。</p>
+    <div class="highlight">
+        <p>需要曲線 = Qd = a - bP</p>
+        <p>供給曲線 = Qs = c + dP</p>
+    </div>
+    <p>ここで、P は価格、a, b, c, d は定数です。均衡点では Qd = Qs となるため、次の方程式を解きます：</p>
+    <div class="highlight">
+        <p>a - bP = c + dP</p>
+        <p>P = (a - c) / (b + d)</p>
+    </div>
+    <p>この P が均衡価格です。</p>
+    <h2>利潤最大化</h2>
+    <p>企業が利潤を最大化するための価格設定も重要です。利潤 π は次のように表されます：</p>
+    <div class="highlight">
+        <p>π = TR − TC</p>
+        <p>TC = FC + VC</p>
+    </div>
+    <p>ここで、TR は総収入、TC は総費用です。総収入 TR は価格 P と販売量 Q の積で表されます：</p>
+    <div class="highlight">
+        <p>TR = P ⋅ Q</p>
+    </div>
+    <p>総費用 TC は固定費用 FC と変動費用 VC の和です：</p>
+    <div class="highlight">
+        <p>TC = FC + VC</p>
+    </div>
+    <p>利潤を最大化するためには、次の条件を満たす価格 P を見つけます：</p>
+    <div class="highlight">
+        <p>dπ / dP = 0</p>
+    </div>
+    <h2>価格弾力性を考慮した価格設定</h2>
+    <p>価格弾力性を考慮することで、価格変更が需要に与える影響を評価できます。価格弾力性 ϵ は次のように定義されます：</p>
+    <div class="highlight">
+        <p>ϵ = (ΔQ / Q) / (ΔP / P)</p>
+    </div>
+    <p>ΔQ は需要の変化量、ΔP は価格の変化量です。価格弾力性が高い場合、価格を下げることで需要が大幅に増加し、総収入が増える可能性があります。</p>
+    <p>これらの方法を組み合わせることで、より精度の高い最適価格を導出することができます。具体的な状況に応じて適切な手法を選択することが重要です。</p>
+    <h2>価格弾力性が高い場合</h2>
+    <ul>
+        <li><strong>メリット:</strong>
+            <ul>
+                <li>価格変更の影響: 価格を下げると需要が大幅に増加するため、売上を増やすことができます。</li>
+                <li>競争力: 価格を柔軟に調整することで、競合他社に対して優位に立つことができます。</li>
+            </ul>
+        </li>
+        <li><strong>デメリット:</strong>
+            <ul>
+                <li>収益の不安定性: 価格を上げると需要が大幅に減少するため、収益が不安定になる可能性があります。</li>
+                <li>価格競争: 価格弾力性が高い市場では、価格競争が激化し、利益率が低下することがあります。</li>
+            </ul>
+        </li>
+    </ul>
+    <h2>価格弾力性が低い場合</h2>
+    <ul>
+        <li><strong>メリット:</strong>
+            <ul>
+                <li>収益の安定性: 価格変更が需要に与える影響が小さいため、収益が安定しやすいです。</li>
+                <li>価格設定の自由度: 価格を上げても需要が大きく減少しないため、利益率を維持しやすいです。</li>
+            </ul>
+        </li>
+        <li><strong>デメリット:</strong>
+            <ul>
+                <li>需要の増加: 価格を下げても需要が大幅に増加しないため、売上を増やすのが難しいです。</li>
+                <li>競争力: 価格を柔軟に調整することで競争力を高めるのが難しいです。</li>
+            </ul>
+        </li>
+    </ul>
+    <p>企業の戦略や市場の特性に応じて、価格弾力性の高低がどちらが良いかを判断することが重要です。具体的な状況に応じて、適切な価格戦略を選択することが求められます。</p>
+</body>
+</html>
+'''
+js = """
+function createGradioAnimation() {
+    var container = document.createElement('div');
+    container.id = 'gradio-animation';
+    container.style.fontSize = '2em';
+    container.style.fontWeight = 'bold';
+    container.style.textAlign = 'center';
+    container.style.marginBottom = '20px';
+    var text = 'ダイナミック・プライシング';
+    for (var i = 0; i < text.length; i++) {
+        (function(i){
+            setTimeout(function(){
+                var letter = document.createElement('span');
+                var randomColor = "#" + Math.floor(Math.random() * 16777215).toString(16);
+                letter.style.color = randomColor;
+                letter.style.opacity = '0';
+                letter.style.transition = 'opacity 0.5s';
+                letter.innerText = text[i];
+                container.appendChild(letter);
+                setTimeout(function() {
+                    letter.style.opacity = '1';
+                }, 50);
+            }, i * 250);
+        })(i);
+    }
+    var gradioContainer = document.querySelector('.gradio-container');
+    gradioContainer.insertBefore(container, gradioContainer.firstChild);
+    return 'Animation created';
+}
+"""
+def dyn_chart():
+    # 需要曲線と供給曲線のパラメータ
+    a = 100  # 需要曲線の切片
+    b = 2    # 需要曲線の傾き
+    c = 20   # 供給曲線の切片
+    d = 1    # 供給曲線の傾き
+    # 価格の範囲
+    P = np.linspace(0, 100, 100)
+    # 需要曲線と供給曲線の計算
+    Q_d = a - b * P
+    Q_s = c + d * P
+    # 均衡点の計算
+    equilibrium_price = (a - c) / (b + d)
+    equilibrium_quantity = a - b * equilibrium_price
+    print(f"均衡価格: {equilibrium_price}")
+    print(f"均衡数量: {equilibrium_quantity}")
+    # グラフのプロット
+    pplot = f'''
+    import numpy as np<br />
+    import matplotlib.pyplot as plt<br />
+    import japanize_matplotlib<br />
+    <br />
+    equilibrium_price = {equilibrium_price}<br />
+    equilibrium_quantity = {equilibrium_quantity}<br />
+    plt.figure(figsize=(10, 6))<br />
+    plt.plot(P, Q_d, label='需要曲線')<br />
+    plt.plot(P, Q_s, label='供給曲線')<br />
+    plt.axvline(x=equilibrium_price, color='r', linestyle='--', label='均衡価格')<br />
+    plt.axhline(y=equilibrium_quantity, color='r', linestyle='--', label='均衡数量')<br />
+    plt.xlabel('価格')<br />
+    plt.ylabel('数量')<br />
+    plt.title('需要と供給の均衡点')<br />
+    plt.legend()<br />
+    plt.grid(True)<br />
+    plt.savefig('plot.png')<br />
+    plt.show()'''
+    return pplot
+def load_css():
+    with open('theme.css', 'r') as file:
+        css_content = file.read()
+    return css_content
+# 価格弾力性を計算する関数
+def calculate_price_elasticity(prices, quantities):
+    # 価格と需要の変化率を計算
+    delta_p = np.diff(prices) / prices[:-1]
+    delta_q = np.diff(quantities) / quantities[:-1]
+    # 価格弾力性を計算
+    elasticity = delta_q / delta_p
+    return elasticity
+# Gradioインターフェース用の関数
+def gradio_calculate_price_elasticity(prices_str, quantities_str):
+    # 文字列を数値の配列に変換
+    prices = np.array([float(p) for p in prices_str.split(',')])
+    quantities = np.array([float(q) for q in quantities_str.split(',')])
+    # 価格弾力性を計算
+    price_elasticity = calculate_price_elasticity(prices, quantities)
+    # 結果を表示
+    results = []
+    for i, e in enumerate(price_elasticity):
+        results.append(f"価格 {prices[i]} から {prices[i+1]} への変化に対する価格弾力性: {e}")
+    # 平均価格弾力性を計算
+    average_elasticity = np.mean(price_elasticity)
+    results.append(f"平均価格弾力性: {average_elasticity}")
+    return "\n".join(results)
+# 利潤を計算する関数
+def calculate_profit(price, quantity, fixed_cost, variable_cost_per_unit):
+    # 総収入 (TR) を計算
+    total_revenue = price * quantity
+    print("Total revenue: ",total_revenue)
+    # 総費用 (TC) を計算
+    total_cost = (fixed_cost * quantity) + (variable_cost_per_unit * quantity)
+    print("Total cost: ",total_cost)
+    # 利潤 (π) を計算
+    profit = total_revenue - total_cost
+    print("Profit: ",profit)
+    return profit
+# Gradioインターフェース用の関数
+def gradio_calculate_profit(price, quantity, fixed_cost, variable_cost_per_unit):
+    profit = calculate_profit(int(price), int(quantity), int(fixed_cost), int(variable_cost_per_unit))
+    return f"利潤 (π): {profit}"
+# 価格弾力性を用いて適正な価格を計算する関数
+def calculate_optimal_price(current_price, current_quantity, price_elasticity, target_quantity):
+    # 価格弾力性の公式を利用して新しい価格を計算
+    optimal_price = current_price * (1 + (target_quantity - current_quantity) / (price_elasticity * current_quantity))
+    return optimal_price
+# Gradioインターフェース用の関数
+def gradio_calculate_optimal_price(current_price, current_quantity, price_elasticity, target_quantity):
+    optimal_price = calculate_optimal_price(current_price, current_quantity, price_elasticity, target_quantity)
+    return f"適正な価格: {optimal_price}"
+# Custom CSS for the Groq badge and color scheme (feel free to edit however you wish)
+custom_css = """
+.gradio-container {
+    background-color: #f5f5f5;
+}
+.gr-button-primary {
+    background-color: #f55036 !important;
+    border-color: #f55036 !important;
+}
+.gr-button-secondary {
+    color: #f55036 !important;
+    border-color: #f55036 !important;
+}
+#groq-badge {
+    position: fixed;
+    bottom: 20px;
+    right: 20px;
+    z-index: 1000;
+}
+"""
+#with gr.Blocks(theme=gr.themes.Default()) as llm:
+with gr.Blocks(css=load_css(),js=js) as llm:
+    with gr.Tab("価格弾力性"):
+        gr.Markdown("# 🗞️ 価格弾力性")
+        with gr.Row():
+            price_input = gr.Textbox(label="価格 (カンマ区切り)",value="100000, 120000, 140000, 160000, 180000")
+            demand_input = gr.Textbox(label="需要量 (カンマ区切り)",value="1000, 900, 800, 700, 600")
+        with gr.Row():
+            response_output = gr.Textbox(label="AIアシスタントの応答")
+        submit_button = gr.Button("価格弾力性プロセス", variant="primary")
+        # Add the Groq badge
+        gr.HTML("""
+        <div id="groq-badge">
+            <div style="color: #f55036; font-weight: bold;">POWERED BY EPRAG</div>
+        </div>
+        """)
+        submit_button.click(
+            gradio_calculate_price_elasticity,
+            inputs=[price_input, demand_input],
+            outputs=[response_output]
+        )
+    with gr.Tab("利潤"):
+        gr.Markdown("# 🗞️ 利潤")
+        with gr.Row():
+            price_input = gr.Number(label="価格",value="150000")
+            quantity_input = gr.Number(label="販売量",value="150")
+            fixed_input = gr.Number(label="固定費用",value="80000")
+            var_unit = gr.Number(label="単位あたりの変動費用",value="1000")
+        with gr.Row():
+            dynamic_output = gr.Textbox(label="AIアシスタントの応答")
+        submit_button = gr.Button("利潤プロセス", variant="primary")
+        submit_button.click(
+            gradio_calculate_profit,
+            inputs=[price_input,quantity_input,fixed_input,var_unit],
+            outputs=[dynamic_output]
+        )
+        # Add the Groq badge
+        gr.HTML("""
+        <div id="groq-badge">
+            <div style="color: #f55036; font-weight: bold;">POWERED BY EPRAG</div>
+        </div>
+        """)
+    with gr.Tab("適正価格"):
+        gr.Markdown("# 🗞️ 適正価格")
+        with gr.Row():
+            current_price_input = gr.Number(label="現在の価格",value=150000)
+            current_demand_input = gr.Number(label="現在の需要量",value=1000)
+            elasticity_input = gr.Number(label="価格弾力性",value=-1.5)
+            target_demand_input = gr.Number(label="目標とする需要量",value=1200)
+        with gr.Row():
+            price_output = gr.Textbox(label="AIアシスタントの応答")
+        submit_button = gr.Button("適正価格プロセス", variant="primary")
+        submit_button.click(
+            gradio_calculate_optimal_price,
+            inputs=[current_price_input,current_demand_input,elasticity_input,target_demand_input],
+            outputs=[price_output]
+        )
+        # Add the Groq badge
+        gr.HTML("""
+        <div id="groq-badge">
+            <div style="color: #f55036; font-weight: bold;">POWERED BY EPRAG</div>
+        </div>
+        """)
+    with gr.Tab("ダイナミック・プライシング"):
+        gr.Markdown("# 🗞️  ダイナミック・プライシング")
+        with gr.Row():
+            #logout_output = gr.Textbox(label="AIアシスタントの応答")
+            logout_output = gr.HTML(label="AIアシスタントの応答")
+        submit_button = gr.Button("ダイナミック・プライシング", variant="primary")
+        submit_button.click(
+            dyn_chart,
+            inputs=[],
+            outputs=[logout_output]
+        )
+        gr.Markdown("""
+        ## 使い方:
+        上記のPythonコードをコピーして、ファイル保存して実行してください。
+        """)
+        # Add the Groq badge
+        gr.HTML("""
+        <div id="groq-badge">
+            <div style="color: #f55036; font-weight: bold;">POWERED BY EPRAG</div>
+        </div>
+        """)
+    with gr.Tab("解説"):
+        gr.Markdown("# 📄 解説")
+        with gr.Row():
+            #logout_output = gr.Textbox(label="AIアシスタントの応答")
+            gr.HTML(label="解説",value=setsumei)
+llm.launch(share=True,pwa=True)