libfinfunccharts 0.0.1

This library is a set of functions for financial calculations and the construction of charts and graphs.

Library with financial functions and charts

Что это такое?

Это библиотека, состоящая из различных функций для финансовых расчётов и построения графиков, а также диаграмм.

---

Как пользоваться?

Для начала нужно импортировать библиотеку:

import libfinfunccharts

Можно использовать сокращённое имя библиотеки:

import libfinfunccharts as lffc

Либо же импортировать определённые функции:

from libfinfunccharts import unemrate

---

Функции

Рассмотрим несколько функций.

1. unemrate() - функция, которая определяет уровень безработицы. Сначала вводим число безработных, потом численность рабочей силы и получаем результат. Её код:

numb_of_unem = float(input()) # число безработных
work_size = float(input()) # численность рабочей силы
un_rate = numb_of_unem / work_size * 100 # уровень безработицы
print(f"Уровень безработицы: {un_rate}")

2. employrate() - функция, опредеяющая уровень занятости. Здесь вводим значения. Какие именно, указано в структуре. Код:

numb_of_emp = float(input()) # число занятых
work_size = float(input()) # численность рабочей силы
emp_rate = numb_of_emp / work_size * 100 # уровень занятости
print(f"Уровень занятости: {emp_rate}")

3. volsurplus() - функция, считающая объём излишек. Код:

Q_prop = float(input()) # величина предложения
Q_dem = float(input()) # величина спроса
vol_sur = Q_prop - Q_dem # объём излишек
print(f"Объём излишек: {vol_sur}")

4. voldeficit() - функция, считающая объём дефецита. Код:

Q_dem = float(input()) # величина спроса
Q_prop = float(input()) # величина предложения
vol_def = Q_dem - Q_prop # объём дефецита
print(f"Объём дефицита: {vol_def}")

5. simpleinter() - функция простого процента. Код:

P_debt = float(input()) # сумма долга с процентами
n_days = float(input()) # количество дней
ann_inter = float(input()) # годовой процент в долях
C_credit = P_debt * (1 + ann_inter * n_days / 360) # общая сумма кредита
print(f"Простой процент: {C_credit}")

6. selrevenue () - функция, высчитывающая выручки продавца. Код:

P_price = float(input()) # цена
Q_quan = float(input()) # количество
T_seller = P_price * Q_quan # выручка продавца
print(f"Выручка продавца: {T_seller}")

7. realincome() - функция, считающая реальный доход. Код:

nom_inc = float(input()) # номинальный доход
con_price_ind = float(input()) # показатель индекса потребительских цен
real_inc = nom_inc / con_price_ind * 100 # реальный доход
print(f"Реальный доход: {real_inc}")

8. profitcal() - функция расчёта прибыли. Код:

T_seller = float(input()) # совокупный доход (выручка продавца)
T_costs = float(input()) # общие затраты
P_profit = T_seller - T_costs # расчёт прибыли  
print(f"Расчёт прибыли: {P_profit}")

9. avefixed_costs() - функция расчёта средних постоянных издержек. Код:

fix_costs = float(input()) # постоянные издержки
prod_vol = float(input()) # объём производства
ave_fix_costs = fix_costs / prod_vol # средние постоянные издержки
print(f"Средние постоянные издержки: {ave_fix_costs}")

10. avetotal_costs() - функция, расчитывающая средние общие издержки. Код:

tot_costs = float(input()) # общие издержки
prod_vol = float(input()) # объём производства
ave_tot_costs = tot_costs / prod_vol # средние общие издержки
print(f"Средние общие издержки: {ave_tot_costs}")

11. avevariable_costs() - функция, расчитывающая средние переменные издержки. Код:

variable_costs = float(input())
prod_vol = float(input()) # объём производства
ave_var_costs = variable_costs / prod_vol # средние переменные издержки
print(f"Средние переменные издержки: {ave_var_costs}")

12. calad_1_cur_assets_1() - функция, расчитывающая среднюю продолжительность одного оборота оборотных активов в днях (1-й способ). Код:

ave_bal_of_cur_assets_for_the_period = float(input()) # средние остатки оборотных активов за период
numb_days_in_period = float(input()) # число дней в периоде (в месяце — 30, в квартале — 90, в году — 360)
revenue = float(input()) # выручка
ad_of_1_turn_of_cur_assets = (ave_bal_of_cur_assets_for_the_period*numb_days_in_period)/revenue # сред. про-сть 1-ого оборота об-ных активов
print(f"Cредняя продолжительность одного оборота оборотных активов (в днях): {ad_of_1_turn_of_cur_assets}")

13. calad_1_cur_asset_2() - та же функция, но считает по 2-му способу. Код:

ave_bal_of_cur_assets_for_the_period = float(input()) # средние остатки оборотных активов за период
ave_daily_renuvue = float(input()) # среднедневная выручка
ad_of_1_turn_of_cur_assets = ave_bal_of_cur_assets_for_the_period / ave_daily_renuvue # сред. про-сть 1-ого оборота об-ных активов
print(f"Cредняя продолжительность одного оборота оборотных активов (в днях): {ad_of_1_turn_of_cur_assets}")

14. calinv_turn_days() - функция, определяющая оборачиваемость запасов в днях. Код:

ave_stock_bal_period = float(input()) # средние остатки запасов за период
cost_of_sales = float(input()) # себестоимость продаж
numb_days_in_period = float(input()) # число дней в периоде (в месяце — 30, в квартале — 90, в году — 360)
inv_turn_in_days = ave_stock_bal_period * numb_days_in_period / cost_of_sales # оборачиваемость запасов в днях
print(f"Оборачиваемость запасов в днях: {inv_turn_in_days}")

15. calinv_turn_times() - функция, определяющая оборачиваемость запасов в разах. Код:

cost_of_sales = float(input()) # себестоимость продаж
ave_stock_bal_period = float(input()) # средние остатки запасов за период
inv_turn_in_times = cost_of_sales / ave_stock_bal_period # оборачиваемость запасов в разах
print(f"Оборачиваемость запасов в разах: {inv_turn_in_times}")

16. calowm_work_cap_1() - функция расчёта собственного оборотного капитала (1-й способ). Код:

own_cap = float(input()) # собственный капитал
ns_assets = float(input()) # внеоборотные активы
owm_work_cap = own_cap - ns_assets # собственный оборотный капитал
print(f"Собственный оборотный капитал: {owm_work_cap}")

17. calowm_work_cap_2() - та же функция, но расчитывающая по 2-му способу. Код:

own_cap = float(input()) # собственный капитал
lt_obligations = float(input()) # долгосрочные обязательства
ns_assets = float(input()) # внеоборотные активы
owm_work_cap = own_cap + lt_obligations - ns_assets  # собственный оборотный капитал
print(f"Собственный оборотный капитал: {owm_work_cap}")

18. calturn_days() - функция, определяющая оборачиваемость в днях. Код:

revenue = float(input()) # выручка
ave_cash_and_CEB_period = float(input()) # средние остатки денежных средств и денежных эквивалентов за период
ave_bal_of_STFI_period = float(input()) # средние остатки краткосрочных финансовых вложений за период
numb_days_in_period = float(input()) # число дней в периоде (в месяце — 30, в квартале — 90, в году — 360)
turn_in_days = (ave_cash_and_CEB_period + ave_bal_of_STFI_period) * numb_days_in_period / revenue # оборачиваемость в днях
print(f"Оборачиваемость в днях: {turn_in_days}")

19. calturn_times() - функция, определяющая оборачиваемость в разах. Код:

revenue = float(input()) # выручка
ave_cash_and_CEB_period = float(input()) # средние остатки денежных средств и денежных эквивалентов за период
ave_bal_of_STFI_period = float(input()) # средние остатки краткосрочных финансовых вложений за период
turn_in_times = revenue / (ave_cash_and_CEB_period + ave_bal_of_STFI_period) # оборачиваемость в разах
print(f"Оборачиваемость в разах: {turn_in_times}")

20. coefeldem() - функция, считающая коэффициент эластичности спроса. Код:

I1_inc = float(input()) # величина дохода до изменения 
I2_inc = float(input()) # величина дохода после изменения
Q1_inc = float(input()) # величина спроса до изменения дохода
Q2_inc = float(input()) # величина спроса после изменения дохода
E_coef = ((Q2_inc - Q1_inc) / (Q2_inc + Q1_inc)) / (I2_inc - I1_inc) / (I2_inc + I1_inc) # коэффициент эластичности спроса
print(f"Коэффициент эластичности спроса: {E_coef}")

21. compinter_years() - функция сложного процента, начисляемого за несколько лет. Код:

P_debt = float(input()) # сумма долга с процентами
k_years =  float(input()) # количество лет
ann_inter = float(input()) # годовой процент в долях
C_credit = P_debt * (1 + ann_inter) ** k_years # общая сумма кредита 
print(f"Сложный процент, начисляемый за несколько лет: {C_credit}")

22. compinter() - функция сложного процента. Код:

P_debt = float(input()) # сумма долга с процентами
n_days = float(input()) # количество дней
ann_inter = float(input()) # годовой процент в долях
k_years =  float(input()) # количество лет
C_credit = P_debt * (1 + ann_inter * n_days / 360) ** k_years # общая сумма кредита 
print(f"Сложный процент: {C_credit}")

23. elofdem() - функция, считающая эластичность спроса. Код:

Q1 = float(input()) # величина спроса по прежней цене
Q2 = float(input()) # величина спроса по новой цене
P1 = float(input()) # прежняя цена 
P2 = float(input()) # новая цена
E = ((Q2-Q1) / Q1) / ((P2 / P1) / P1)  # эластичность спроса
print(f"Эластичность спроса: {E}")

24. grossnat_product_1() - функция, делающая расчёт валового национального продукта (по потоку расходов). Код:

pers_exp = float(input()) # личные расходы
gover_proc = float(input()) # госзакупки
priv_invest = float(input()) # частные инвестиции
ner_exports = float(input()) # чистый экспорт
gro_nat_product = pers_exp + gover_proc + priv_invest + ner_exports # ВНП
print(f"Валовый национальный продукт: {gro_nat_product}")

25. grossnat_product_2() - функция, делающая расчёт валового национального продукта (по потоку доходов). Код:

depreciation = float(input()) # амортизация
indir_taxes = float(input()) # косвенные налоги
salary = float(input()) # зарплата
rent = float(input()) # рента
bank_inter = float(input()) # банковский процент
prof = float(input()) # прибыль
gro_nat_product = depreciation + indir_taxes + salary + rent + bank_inter + prof # ВНП
print(f"Валовый национальный продукт: {gro_nat_product}")

26. dem_curve() - функция, строящая график кривой спроса. Код:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()
plt.title('Кривая спроса') # заголовок графика
plt.xlabel('Q, количество товаров') # ось Q
plt.ylabel('P, цена товара') # ось P
a = float(input("Введите коэффициент a: ")) # a — коэффициент, задающий смещение начала линии по оси Q
b = float(input("Введите коэффициент b (b < 0): ")) # b — коэффициент задающий угол наклона линии (b < 0)
if b < 0:
    Q = float(input("Введите количество товаров: ")) # количество товара
    Q = np.linspace(0, 10, 100) # Q от 0 до 10 разбитое на 100 равных точек
    P = a + b*Q # функция спроса
    # показ графика
    plt.plot(Q, P)  
    plt.show()
else:
    print("Ошибка! Введите b, меньшее нуля: ")

27. sup_curve() - функция, строящая график кривой предложения. Код:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()
plt.title("Кривая предложения") # заголовок графика
plt.xlabel('Q, количество товаров') # ось Q
plt.ylabel('P, цена товара') # ось P
a = float(input("Введите коэффициент a: ")) # a — коэффициент, задающий смещение начала линии по оси Q
b = float(input("Введите коэффициент d (d > 0): ")) # d — коэффициент, задающий угол наклона линии (d > 0)
if b > 0:
    Q = float(input("Введите количество товаров: ")) # количество товара
    Q =  np.linspace(0, 10, 100) # Q от 0 до 10, разбитое на 100 равных точек
    P = a+b*Q # функция предложения
    # показ графика
    plt.plot(P, Q) 
    plt.show() 
else:
    print("Ошибка! Введите b, большее нуля: ")

28. budallocation_chart() - функция, создающая круговую диаграмму распределения бюджета (доходы/расходы). Код:

# импорт нужных модулей
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

# спрашиваем у пользователя, что вводить: расходы или доходы
name_of_exp_or_inc = str(input("Расходы или доходы (все буквы строчные)? "))
if name_of_exp_or_inc == "расходы":
    # вводим, сколько денег уходит на каждый расход (в руб.)
    elnt_1 = float(input("Сколько руб. уходит на 1-й расход: ")) 
    elnt_2 = float(input("Сколько руб. уходит на 2-й расход: "))
    elnt_3 = float(input("Сколько руб. уходит на 3-й расход: "))
    elnt_4 = float(input("Сколько руб. уходит на 4-й расход: "))
    elnt_5 = float(input("Сколько руб. уходит на 5-й расход: "))
    elnt_6 = float(input("Сколько руб. уходит на 6-й расход: "))
    elnt_7 = float(input("Сколько руб. уходит на 7-й расход: "))
    elnt_8 = float(input("Сколько руб. уходит на 8-й расход: "))
    elnt_9 = float(input("Сколько руб. уходит на 9-й расход: "))
    elnt_10 = float(input("Сколько руб. уходит на 10-й расход: "))

    # сумма всех расходов
    summ_elnt = elnt_2 + elnt_2 + elnt_3 + elnt_4 + elnt_5 + elnt_6 + elnt_7 + elnt_8 + elnt_9 + elnt_10 

    # находим, сколько процентов составляет каждый расход от всех расходов
    elnt_1_percent = elnt_1 / summ_elnt 
    elnt_2_percent = elnt_2 / summ_elnt
    elnt_3_percent = elnt_3 / summ_elnt 
    elnt_4_percent = elnt_4 / summ_elnt 
    elnt_5_percent = elnt_5 / summ_elnt 
    elnt_6_percent = elnt_6 / summ_elnt 
    elnt_7_percent = elnt_7 / summ_elnt
    elnt_8_percent = elnt_8 / summ_elnt
    elnt_9_percent = elnt_9 / summ_elnt 
    elnt_10_percent = elnt_10 / summ_elnt   

    # указываем название каждого расхода
    elnt_1_name = input(f"Введите название 1-ого расхода: ")
    elnt_2_name = input(f"Введите название 2-ого расхода: ")
    elnt_3_name = input(f"Введите название 3-его расхода: ")
    elnt_4_name = input(f"Введите название 4-ого расхода: ")
    elnt_5_name = input(f"Введите название 5-ого расхода: ")
    elnt_6_name = input(f"Введите название 6-ого расхода: ")
    elnt_7_name = input(f"Введите название 7-ого расхода: ")
    elnt_8_name = input(f"Введите название 8-ого расхода: ")
    elnt_9_name = input(f"Введите название 9-ого расхода: ")
    elnt_10_name = input(f"Введите название 10-ого расхода: ")

    # список процентов
    list_of_percent = [elnt_1_percent, elnt_2_percent, elnt_3_percent, elnt_4_percent, elnt_5_percent, elnt_6_percent, elnt_7_percent, elnt_8_percent, elnt_9_percent, elnt_10_percent]

    # список названий расходов
    list_of_name = [elnt_1_name, elnt_2_name, elnt_3_name, elnt_4_name, elnt_5_name, elnt_6_name, elnt_7_name, elnt_8_name, elnt_9_name, elnt_10_name]

    fig = plt.figure(figsize =(10, 10)) # размер диаграммы
    plt.pie(list_of_percent, labels=list_of_name, autopct="%1.1f%%") # параметры диаграммы
    plt.title("Круговая диаграмма расходов\n") # заголовок диаграммы
    plt.show() # показ диаграммы
    

elif name_of_exp_or_inc == "доходы":
        
    # вводим, сколько денег составляет каждый доход (в руб.)
    elnt_1 = float(input("Сколько руб. составляет 1-й доход: ")) 
    elnt_2 = float(input("Сколько руб. составляет 2-й доход: "))
    elnt_3 = float(input("Сколько руб. составляет 3-й доход: "))
    elnt_4 = float(input("Сколько руб. составляет 4-й доход: "))
    elnt_5 = float(input("Сколько руб. составляет 5-й доход: "))
    elnt_6 = float(input("Сколько руб. составляет 6-й доход: "))
    elnt_7 = float(input("Сколько руб. составляет 7-й доход: "))
    elnt_8 = float(input("Сколько руб. составляет 8-й доход: "))
    elnt_9 = float(input("Сколько руб. составляет 9-й доход: "))
    elnt_10 = float(input("Сколько руб. составляет 10-й доход: "))

    # сумма всех доходов
    summ_elnt = elnt_2 + elnt_2 + elnt_3 + elnt_4 + elnt_5 + elnt_6 + elnt_7 + elnt_8 + elnt_9 + elnt_10 

    # находим, сколько процентов составляет каждый доход от всех доходов
    elnt_1_percent = elnt_1 / summ_elnt 
    elnt_2_percent = elnt_2 / summ_elnt
    elnt_3_percent = elnt_3 / summ_elnt 
    elnt_4_percent = elnt_4 / summ_elnt 
    elnt_5_percent = elnt_5 / summ_elnt 
    elnt_6_percent = elnt_6 / summ_elnt 
    elnt_7_percent = elnt_7 / summ_elnt
    elnt_8_percent = elnt_8 / summ_elnt
    elnt_9_percent = elnt_9 / summ_elnt 
    elnt_10_percent = elnt_10 / summ_elnt   

    # указываем название каждого дохода
    elnt_1_name = input(f"Введите название 1-ого дохода: ")
    elnt_2_name = input(f"Введите название 2-ого дохода: ")
    elnt_3_name = input(f"Введите название 3-его дохода: ")
    elnt_4_name = input(f"Введите название 4-ого дохода: ")
    elnt_5_name = input(f"Введите название 5-ого дохода: ")
    elnt_6_name = input(f"Введите название 6-ого дохода: ")
    elnt_7_name = input(f"Введите название 7-ого дохода: ")
    elnt_8_name = input(f"Введите название 8-ого дохода: ")
    elnt_9_name = input(f"Введите название 9-ого дохода: ")
    elnt_10_name = input(f"Введите название 10-ого дохода: ")

    # список процентов
    list_of_percent = [elnt_1_percent, elnt_2_percent, elnt_3_percent, elnt_4_percent, elnt_5_percent, elnt_6_percent, elnt_7_percent, elnt_8_percent, elnt_9_percent, elnt_10_percent]

    # список названий доходов
    list_of_name = [elnt_1_name, elnt_2_name, elnt_3_name, elnt_4_name, elnt_5_name, elnt_6_name, elnt_7_name, elnt_8_name, elnt_9_name, elnt_10_name]

    fig = plt.figure(figsize =(10, 10)) # размер диаграммы
    plt.pie(list_of_percent, labels=list_of_name, autopct="%1.1f%%") 
    plt.title("Круговая диаграмма доходов\n")
    plt.show() # показ диаграммы

29. chartinc_exp_year() - функция, создающая столбчатую диаграмму, которая показывает динамику изменения доходов и расходов в течение года. Код:

# импортируем нужные библиотеки
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

width = 0.4 # ширина
abscissa_list = list(range(0,12)) # сколько элементов поместится в список

# вводим, сколько денег составляют доходы за каждый месяц 
income_1 = float(input("Сколько денег составляют доходы за январь: "))
income_2 = float(input("Сколько денег составляют доходы за февраль: "))
income_3 = float(input("Сколько денег составляют доходы за март: "))
income_4 = float(input("Сколько денег составляют доходы за апрель: "))
income_5 = float(input("Сколько денег составляют доходы за май: "))
income_6 = float(input("Сколько денег составляют доходы за июнь: "))
income_7 = float(input("Сколько денег составляют доходы за июль: "))
income_8 = float(input("Сколько денег составляют доходы за август: "))
income_9 = float(input("Сколько денег составляют доходы за сентябрь: "))
income_10 = float(input("Сколько денег составляют доходы за октябрь: "))
income_11 = float(input("Сколько денег составляют доходы за ноябрь: "))
income_12 = float(input("Сколько денег составляют доходы за декабрь: "))

# список доходов
income_list = [income_1, income_2, income_3, income_4, income_5, income_6, income_7, income_8, income_9, income_10, income_11, income_12]

# вводим, сколько денег уходит на расходы за каждый месяц 
expenses_1 = float(input("Сколько денег уходит на расходы за январь: "))
expenses_2 = float(input("Сколько денег уходит на расходы за февраль: "))
expenses_3 = float(input("Сколько денег уходит на расходы за март: "))
expenses_4 = float(input("Сколько денег уходит на расходы за апрель: "))
expenses_5 = float(input("Сколько денег уходит на расходы за май: "))
expenses_6 = float(input("Сколько денег уходит на расходы за июнь: "))
expenses_7 = float(input("Сколько денег уходит на расходы за июль: "))
expenses_8 = float(input("Сколько денег уходит на расходы за август: "))
expenses_9 = float(input("Сколько денег уходит на расходы за сентябрь: "))
expenses_10 = float(input("Сколько денег уходит на расходы за октябрь: "))
expenses_11 = float(input("Сколько денег уходит на расходы за ноябрь: "))
expenses_12 = float(input("Сколько денег уходит на расходы за декабрь: "))

# список расходов
expenses_list = [expenses_1, expenses_2, expenses_3, expenses_4, expenses_5, expenses_6, expenses_7, expenses_8, expenses_9, expenses_10, expenses_11, expenses_12]

# индексы столбиков на оси абсцисс
abscissa_index = np.arange(len(abscissa_list))

plt.title("Столбчатая диаграмма, показывающая динамику изменения доходов и расходов в течение года") # название диаграммы
plt.xlabel("Месяцы") # название оси абсцисс

# названия индексов столбиков на оси абсцисс
plt.xticks(abscissa_index, ["Январь", "Февраль", "Март","Апрель", "Май", "Июнь", "Июль", "Август", "Сентябрь", "Октябрь", "Ноябрь", "Декабрь"]) 
plt.ylabel("Количество денег, руб.") # название оси ординат

# расположение столбиков
plt.bar(abscissa_index - (width / 2), income_list, label="Доходы", width=width)
plt.bar(abscissa_index + (width / 2), expenses_list, label="Расходы", width=width)
plt.legend() # легенда
plt.show() # показ графика

30. forecastsales_year() - функция, делающая прогнозирование продаж в течение года. Код:

# импортируем библиотеку matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt 

# вводим значения 
month_sales_1 = float(input("Кол-во проданных товаров за январь: "))
month_sales_2 = float(input("Кол-во проданных товаров за февраль: "))
month_sales_3 = float(input("Кол-во проданных товаров за март: "))
month_sales_4 = float(input("Кол-во проданных товаров за апрель: "))
month_sales_5 = float(input("Кол-во проданных товаров за май: "))
month_sales_6 = float(input("Кол-во проданных товаров за июнь: "))
month_sales_7 = float(input("Кол-во проданных товаров за июль: "))
month_sales_8 = float(input("Кол-во проданных товаров за август: "))
month_sales_9 = float(input("Кол-во проданных товаров за сентябрь: "))
month_sales_10 = float(input("Кол-во проданных товаров за октябрь: "))
month_sales_11= float(input("Кол-во проданных товаров за ноябрь: "))
month_sales_12 = float(input("Кол-во проданных товаров за декабрь: "))

# список проданных товаров
sales_list = [month_sales_1, month_sales_2, month_sales_3, month_sales_4, month_sales_5, month_sales_6, month_sales_7, month_sales_8, month_sales_9, month_sales_10, month_sales_11, month_sales_12]
price_product = float(input("Введи цену товара: ")) # цена

# прогноз продаж (расчёт)
sales_forecast = [sale * price_product for sale in sales_list]

# навзание месяцев на оси абсцисс
months_index = ["Январь", "Февраль", "Март", "Апрель", "Май", "Июнь", "Июль", "Август", "Сентябрь", "Октябрь", "Ноябрь", "Декабрь"]
for month_number in range(1, 13):
    print(f"{month_number} - {months_index[month_number-1]}")
plt.plot(months_index, sales_forecast, marker = '^') # пересечение коордиант
plt.title("Прогноз продаж в течение года") # название графика
plt.xlabel("Месяцы") # название оси абсцисс
plt.ylabel("Кол-во проданных товаров") # название оси ординат
plt.xticks(months_index) # расположение месяцев на оси абсцисс
plt.grid(True)
plt.show() # показ графика