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Dash Python
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import dash
from dash import dcc, html
from dash.dependencies import Input, Output
import plotly.graph_objs as go
import numpy as np

# 初始化Dash應用
app = dash.Dash(__name__)

# 定義價格範圍和供應曲線的參數
def supply_curve(price):
    # 供應曲線函數 (假設線性)
    return 0.5 * price  # 供應量 = 0.5 * 價格

# 定義應用的布局
app.layout = html.Div([
    html.H1("生產者剩餘圖表"),
    
    # 輸入框來手動調整價格
    dcc.Input(id='price-input', type='number', value=10, step=0.1, min=0, max=50),
    html.Div(id='price-output', style={'padding': '10px'}),

    # 顯示價格的供應曲線圖表
    dcc.Graph(id='supply-graph'),
])

# 設置更新圖表的回調
@app.callback(
    Output('price-output', 'children'),
    Output('supply-graph', 'figure'),
    Input('price-input', 'value')
)
def update_graph(price):
    price = float(price)  # 確保是數字
    
    # 生成價格範圍的數據
    price_range = np.linspace(0, 50, 100)
    supply_values = supply_curve(price_range)
    
    # 計算生產者剩餘 (圖表下方的區域)
    producer_surplus = 0.5 * price ** 2  # 生產者剩餘的簡單近似
    
    # 繪製圖表
    fig = go.Figure()

    # 供應曲線
    fig.add_trace(go.Scatter(x=price_range, y=supply_values, mode='lines', name='供應曲線'))

    # 填充生產者剩餘區域
    fig.add_trace(go.Scatter(
        x=[0, price, price, 0], 
        y=[0, supply_curve(price), supply_curve(price), 0], 
        fill='toself', 
        fillcolor='rgba(0, 255, 0, 0.3)', 
        line=dict(color='rgba(255, 255, 255, 0)'), 
        name='生產者剩餘區域'
    ))
    
    # 更新圖表佈局
    fig.update_layout(
        title="供需圖表 - 生產者剩餘",
        xaxis_title="價格",
        yaxis_title="供應量",
        showlegend=True
    )

    # 返回更新的價格信息和圖表
    return f"當前價格: {price} 元", fig

# 运行 Dash 应用
if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)
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