import streamlit as st 
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

st.set_option('deprecation.showPyplotGlobalUse', False)  # Desactivar la advertencia

st.title('App de prueba')

tasa_variable = st.checkbox("¿La tasa de interés es variable?")

if not tasa_variable:
    # Tasa no es variable
    y = st.number_input("Escribe la tasa de interés nominal (%):")
    A = st.number_input("Escribe la cantidad que ahorrarás ($):")
    T = st.number_input("Escribe cuántos meses quieres ver: ", step=1)

    z = np.arange(T+1)
    r_d = A * (1 + y/(12*100))**z
    r_c = A * np.exp(y*z/(12*100))

    new_dict = {"Mes": z,
                "Retorno Discreto": r_d,
                "Retorno Continuo": r_c}

    df = pd.DataFrame(new_dict)
    df.columns = new_dict.keys()

    st.dataframe(df)

    st.write(f"En {T} meses tendrás $ {r_c[-1]}")

    # Gráfico
    fig, ax = plt.subplots()  # Crear la figura explícitamente
    ax.plot(z, r_c)
    ax.set_title('Crecimiento de la inversión a lo largo de los meses')
    ax.set_xlabel('Mes')
    ax.set_ylabel('Valor de la inversión ($)')
    st.pyplot(fig)

else:
    # Tasa es variable
    A = st.number_input("Escribe la cantidad que ahorrarás ($):")
    T = st.number_input("Escribe cuántos meses quieres ver: ", step=1)

    tasas = []
    for i in range(int(T)+1):
        tasa = st.number_input(f"Tasa de interés para el mes {i} (%):", key=f"tasa_{i}")
        tasas.append(tasa)

    z = np.arange(T+1)

    r_d = A * (1 + np.array(tasas)/(12*100))**z
    r_c = A * np.exp(np.array(tasas)*z/(12*100))

    new_dict = {"Mes": z,
                "Retorno Discreto": r_d,
                "Retorno Continuo": r_c}

    df = pd.DataFrame(new_dict)
    df.columns = new_dict.keys()

    st.dataframe(df)

    st.write(f"En {T} meses tendrás $ {r_c[-1]}")

    # Gráfico
    fig, ax = plt.subplots()  
    ax.plot(z, r_c)
    ax.set_title('Crecimiento de la inversión a lo largo de los meses')
    ax.set_xlabel('Mes')
    ax.set_ylabel('Valor de la inversión ($)')
    st.pyplot(fig)