econ-viz

Python
資料視覺化
經濟學
一個專為個體經濟學設計的 Python 套件，幾行程式碼就能產出出版等級的無異曲線圖、需求圖與均衡分析圖。
作者

Anthony

發佈於

2026年4月12日

專案簡介

econ-viz 是我自己開發的 Python 套件，專門用來繪製個體經濟學的教學圖形。只要告訴它效用函數、價格和所得，它就會自動求解均衡點，畫出完整的無異曲線地圖、預算線與均衡圖，並可匯出為 PNG、PDF 或 SVG。

這個套件的出發點很簡單——用 matplotlib 從頭畫這些圖太繁瑣了，每次都要手動算等高線、算切點、設格式。我希望有一個工具讓我只需要描述「模型長什麼樣」，剩下的事情交給套件處理。

註釋

目前版本：v1.4.0 ・ 測試覆蓋率：99% ・ 測試數量：235

主要功能

八種內建效用模型

涵蓋個體經濟學常用的偏好類型：

模型 類別
Cobb-Douglas CobbDouglas(alpha, beta)
Leontief（完全互補） Leontief(a, b)
完全替代 PerfectSubstitutes(a, b)
CES CES(alpha, rho)
Quasi-Linear QuasiLinear(alpha)
Stone-Geary StoneGeary(alpha, beta, x0, y0)
Translog Translog(alpha, beta, gamma)
Satiation Satiation(x_sat, y_sat)

自動均衡求解

solve() 使用 SLSQP 最佳化，能處理內部解、角點解、Leontief 扭折解，並回傳結構化的 Equilibrium 物件（含 x、y、utility、bundle_type 欄位）。

分析工具

  • comparative_statics() — 六個馬歇爾需求偏導數的數值估計
  • slutsky_matrix() — 二財 Slutsky 替代矩陣
  • HomogeneityAnalyzer — 齊次性分析、Euler 定理驗證、需求的零次齊次性檢定

多面板圖形

Figure 搭配 Layout 列舉（並列、堆疊、格狀），可組合多個 Canvas 到同一張圖，適合做「價格變動前後比較」的教學示意圖。

需求曲線圖

PricePath / IncomePath + DemandDiagram：自動連結商品空間的均衡軌跡與馬歇爾需求曲線，一鍵生成價格消費曲線（PCC）/所得消費曲線（ICC）教學圖。

LaTeX 解析器

直接輸入 LaTeX 算式，例如 x^{0.4} y^{0.6}，套件會自動解析並回傳對應的模型物件。

動畫輸出

Animator 支援參數掃描、價格掃描、所得掃描，輸出為 GIF，適合嵌入教材或簡報。

互動式 Widget

在 Jupyter Notebook 中使用 WidgetViewer，可即時拖動參數滑桿或直接輸入數值，觀察均衡點如何變化。

安裝方式

pip install econ-viz

需要 Python 3.10 以上。依賴套件：numpy、matplotlib、scipy、sympy。

快速開始

最小範例

from econ_viz import Canvas, levels, solve
from econ_viz.models import CobbDouglas

model = CobbDouglas(alpha=0.5, beta=0.5)
eq    = solve(model, px=2.0, py=3.0, income=30.0)
lvls  = levels.around(eq.utility, n=5)

cvs = Canvas(x_max=20, y_max=15, x_label="x", y_label="y",
             title=r"Cobb-Douglas $x^{0.5} y^{0.5}$")
cvs.add_utility(model, levels=lvls)
cvs.add_budget(2.0, 3.0, 30.0, fill=True)
cvs.add_equilibrium(eq, show_ray=True)
cvs.save("cobb_douglas.png")

Cobb-Douglas 均衡圖

LaTeX 解析

from econ_viz import parse_latex, Canvas, levels, solve

model = parse_latex(r"x^{0.4} y^{0.6}")
eq    = solve(model, px=2.0, py=3.0, income=30.0)
lvls  = levels.around(eq.utility, n=5)

Canvas(x_max=20, y_max=15) \
    .add_utility(model, levels=lvls) \
    .add_budget(2.0, 3.0, 30.0) \
    .add_equilibrium(eq) \
    .save("figure.png")

需求曲線圖

from econ_viz import DemandDiagram, LinearBudget, PricePath
from econ_viz.models import CobbDouglas

model  = CobbDouglas(alpha=0.5, beta=0.5)
budget = LinearBudget(px=2.0, py=2.0, income=40.0)
path   = PricePath(model, budget=budget, price="px",
                   price_range=(0.8, 6.0), n=40)

fig = DemandDiagram(path, title="Demand: Cobb-Douglas")
fig.add_marshallian_panel(price_markers=[1.5, 4.0])
fig.save("demand.png")

需求曲線教學圖

Slutsky 矩陣

from econ_viz import slutsky_matrix
from econ_viz.models import CobbDouglas

S = slutsky_matrix(CobbDouglas(alpha=0.4, beta=0.6),
                   px=2.0, py=3.0, income=60.0)
print(S.s_xx, S.s_xy)
print(S.s_yx, S.s_yy)

Edgeworth Box

from econ_viz import EdgeworthBox, EquilibriumFocusConfig
from econ_viz.models import CobbDouglas

box = EdgeworthBox(
    CobbDouglas(alpha=0.5, beta=0.5),
    CobbDouglas(alpha=0.4, beta=0.6),
    total_x=10.0,
    total_y=8.0,
    title="Edgeworth Box",
)
(
    box.add_endowment(4.0, 3.0)
       .add_contract_curve(n=100)
       .add_core()
       .add_price_line(px=1.5, py=1.0)
       .add_walrasian_equilibrium(px=1.5, py=1.0)
       .save("edgeworth.png")
)

Edgeworth Box（Cobb-Douglas × Cobb-Douglas）

CLI

# 列出所有支援的模型
econ-viz models

# 繪圖並儲存
econ-viz plot --model cobb-douglas --alpha 0.5 --beta 0.5 \
              --px 2 --py 3 --income 30 \
              --fill --show-ray \
              --output cobb_douglas.png

# 輸出馬歇爾需求封閉解 LaTeX
econ-viz solve-tex --model cobb-douglas --symbolic-params

連結

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