monthly_rate = 0.12 / 12       # 月利（年利12%）
months = 40 * 12               # 総月数（480ヶ月）
monthly_payment = 10000       # 毎月の積立額（マイナス表記にする）

total = 0
for _ in range(months):
    total = total * (1 + monthly_rate) + monthly_payment

print(f"将来の資産総額: {total:,.0f} 円")

year_rate = 0.12            # 年利12%
years = 40                  # 総年数（40年）
year_payment = 120000    # 年の積立額

total = 0
for _ in range(years):
    total = total * (1 + year_rate) + year_payment

print(f"将来の資産総額: {total:,.0f} 円")

monthly_rate = (1 + 0.12) ** (1/12) - 1  # 月利（年利12%）
months = 40 * 12                          # 総月数（480ヶ月）
monthly_payment = 10000                 # 毎月の積立額（マイナス表記にする）

total = 0
for _ in range(months):
    total = total * (1 + monthly_rate) + monthly_payment

print(f"将来の資産総額: {total:,.0f} 円")

import pandas as pd
import plotly.express as px

def plot_investment(rate_percent, years, payment_man):
    annual_rate = rate_percent / 100
    monthly_rate = (1 + annual_rate) ** (1/12) - 1
    months = years * 12
    monthly_payment = payment_man * 10000

    results, ci_total, am_total = [], 0, 0
    for month in range(1, months + 1):
        ci_total = ci_total * (1 + monthly_rate) + monthly_payment
        am_total += monthly_payment
        results.append({'月': month, '資産総額': ci_total, '積立金額': am_total})

    df = pd.DataFrame(results)
    fig = px.line(df, x='月', y=['資産総額', '積立金額'],
                  labels={'value': '金額（円）', 'variable': '項目'},
                  title=f'毎月{payment_man}万円積立（年利{rate_percent:.1f}%・{years}年）の資産推移')
    
    fig.update_layout(
        yaxis_tickformat=',',
        height=400
    )
    fig.show()

#@title 積立シミュレーション設定
rate_percent = 5.1 # @param {type:"slider", min:1.0, max:20.0, step:0.1}
years = 30 # @param {type:"slider", min:10, max:50, step:1}
payment_man = 20 # @param {type:"slider", min:1, max:30, step:1}

plot_investment(rate_percent, years, payment_man)

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#python

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#金融庁

#シミュレーター

#積立

#資産形成

from PIL import Image

def encode_image(image_path, secret_message, output_path):
    # 画像を開く
    image = Image.open(image_path)
    encoded_image = image.copy()

    # メッセージをバイナリに変換
    binary_message = ''.join(format(ord(char), '08b') for char in secret_message) + '11111111'  # 終了ビット
    data_index = 0

    # 画像のピクセルを走査
    for y in range(encoded_image.height):
        for x in range(encoded_image.width):
            pixel = list(encoded_image.getpixel((x, y)))
            for i in range(3):  # RGBの各成分
                if data_index < len(binary_message):
                    pixel[i] = (pixel[i] & ~1) | int(binary_message[data_index])  # 最下位ビットを変更
                    data_index += 1
            encoded_image.putpixel((x, y), tuple(pixel))
            if data_index >= len(binary_message):
                break
        if data_index >= len(binary_message):
            break

    encoded_image.save(output_path)

# 使用例
input_img_path = "画像のパス"
input_message = "埋め込むメッセージ"
output_img_path = "出力後のパス"
encode_image(input_img_path, input_message, output_img_path)

from PIL import Image

# バイナリメッセージを8ビットごとに分割して文字に変換
def make_message(binary_message):
    message = ''
    for i in range(0, len(binary_message), 8):
        byte = binary_message[i:i+8]
        if byte == '11111111':  # 終了ビットを検出
            break
        message += chr(int(byte, 2))
    return message

def decode_image(image_path):
    image = Image.open(image_path)
    binary_message = ''

    # 画像のピクセルを走査
    for y in range(image.height):
        for x in range(image.width):
            pixel = image.getpixel((x, y))
            for i in range(3):  # RGBの各成分
                binary_message += str(pixel[i] & 1)  # 最下位ビットを取得

    return make_message(binary_message)

# 使用例
decoded_message = decode_image('output_image.png')
print("Decoded message:", decoded_message)

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#ステガノグラフィー

レンズ中心からの距離が小さくなるほど
（レンズに近づくほど）歪みが強くなるような計算です

元々の重力レンズの計算は少し難解かなと思いましたので
簡易な計算でエフェクトをかけます。

from PIL import Image, ImageDraw
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from ipywidgets import interact, IntSlider, FloatSlider

cached_image = None

# 重力レンズエフェクトをかけた画像を生成する
def apply_gravitational_lens(image, lens_radius, black_hole_radius, distortion_factor):
    
    # 画像をNumPy配列に変換
    input_pixels = np.array(image)
    width, height = image.size
    cx, cy = width // 2, height // 2
    
    # 座標グリッドの生成と中心からの相対座標,距離の計算
    y, x = np.meshgrid(np.arange(height), np.arange(width), indexing="ij")
    dx, dy = x - cx, y - cy
    sx, sy = x.copy(),y.copy()
    distance = np.sqrt(dx**2 + dy**2)

    # 歪みを適用 { distortion = 1+distortion_factor * ((lens_radius - distance[lens_mask]) / lens_radius)**2 }
    lens_mask = (black_hole_radius < distance) & (distance < lens_radius)
    distortion = 1 + distortion_factor * ((lens_radius - distance[lens_mask]) / lens_radius)**2
    sx[lens_mask] = cx + dx[lens_mask] * distortion
    sy[lens_mask] = cy + dy[lens_mask] * distortion

    # 座標のクリッピングと出力画像の生成
    sx = np.clip(sx, 0, width - 1).astype(int)
    sy = np.clip(sy, 0, height - 1).astype(int)
    output_pixels = input_pixels[sy, sx]

    # ブラックホール領域の適用
    black_hole_mask = distance <= black_hole_radius
    output_pixels[black_hole_mask] = [0, 0, 0]
    return Image.fromarray(output_pixels)

# インタラクティブUI部
def interactive_gravitational_lens(image_path):

    global cached_image
    if cached_image is None:
        cached_image = Image.open(image_path).convert("RGB") 

    def update(lens_radius, black_hole_radius, distortion_factor):
        output_image = apply_gravitational_lens(
            cached_image,
            lens_radius=lens_radius,
            black_hole_radius=black_hole_radius,
            distortion_factor=distortion_factor,
        )
        plt.figure(figsize=(8, 8))
        plt.imshow(output_image)
        plt.axis('off')
        plt.title(f"Lens Radius: {lens_radius:03}, Black Hole Radius: {black_hole_radius:03}, Distortion: {distortion_factor:.02}")
        plt.show()

    interact(
        update,
        lens_radius=IntSlider(min=50, max=990, step=10, value=50, description="Lens Radius"),
        black_hole_radius=IntSlider(min=10, max=200, step=5, value=10, description="Black Hole Radius"),
        distortion_factor=FloatSlider(min=0.1, max=10.0, step=0.1, value=0.1, description="Distortion Factor"),
    )

interactive_gravitational_lens("画像パス")

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