# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Feb 10 16:29:16 2025

@authors: Maël Dbq & Achille Toupin
"""

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
from scipy.optimize import root_scalar
import datetime

# Données

rayon_cuve = 0.6 # Rayon de la cuve en m
longueur_cuve = 1.77 # Longueur de la cuve en m
nb_grad_fleche = 25  # Nombre de graduations sur l'axe des hauteurs
nb_grad_volume = 21  # Nombre de graduations sur l'axe des volumes
date_debut = datetime.date.today()
duree_graphe = 24  # Durée du graphe en mois

# Fonction pour calculer l'aire du segment de disque pour une flèche donnée
def segment_area(f, R):
    if f == 0:
        return 0
    return R**2 * np.arccos((R - f) / R) - (R - f) * np.sqrt(2 * R * f - f**2)

# Fonction pour trouver la flèche correspondant à une aire donnée
def find_f(A, R):
    if A <= 0:
        return 0
    if A >= np.pi * R**2:
        return 2 * R  # Cas d'un disque plein
    try:
        sol = root_scalar(lambda f: segment_area(f, R) - A, bracket=[0, 2*R], method='bisect')
        return sol.root if sol.converged else None
    except ValueError:
        return None  # Retourne None si aucun zéro trouvé


# Création d'une échelle temporelle : une valeur par mois sur x mois
dates = [date_debut.replace(day=1) + datetime.timedelta(days=30*i) for i in range(duree_graphe)]

# Capacité maximale de la cuve (cylindre entier)
volume_max = np.pi * rayon_cuve**2 * longueur_cuve

# Liste des volumes pour chaque date
volumes = np.linspace(0, volume_max, len(dates))


# Création de la liste de flèches

flèches = np.linspace(0, 2 * rayon_cuve, len(dates))

# Création des graduations de l'axe de droite
right_ticks = np.linspace(0, 2 * rayon_cuve, nb_grad_fleche)

right_tick_positions = [find_f(v / longueur_cuve, rayon_cuve) for v in right_ticks * volume_max / (2 * rayon_cuve)]


# Supprimer les valeurs None (au cas où)
volumes = np.array([v for i, v in enumerate(volumes) if flèches[i] is not None])
flèches = np.array([f for f in flèches if f is not None])


# Espacement en flèche pour avoir des graduations équidistantes en volume

volumes_grad = np.linspace(0, volume_max, nb_grad_fleche)
flèche_grad = [find_f(v / longueur_cuve, rayon_cuve) for v in volumes_grad]

# Tracer le graphe
plt.rcParams.update({'font.size': 22})  # Taille du texte
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(29.7-1, 21-1))  # Format A4 avec une marge de 1 cm

# Axe principal : Volume en fonction des mois

volumes_L = volumes * 1000  # Conversion en litres
ax1.plot(dates, volumes_L, label="Volume (L)", color='b', linewidth=2)
ax1.set_ylabel("Volume (L)", color='b')
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor='b')

ax1.yaxis.set_major_locator(plt.MaxNLocator(nb_grad_volume)) # Configuration du nombre de graduations
ax1.set_ylim(bottom=0, top=volume_max * 1000)  # Limite de l'axe des volumes

# Dates en abscisse
ax1.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%m/%Y"))  # Format mois (numérique) année
ax1.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator())  # Une graduation par mois
plt.xticks(rotation=45)

# Deuxième axe pour les hauteurs de flèche
ax2 = ax1.twinx()

# Application des ticks et labels personnalisés
ax2.set_yticks(right_tick_positions)  # Positions réelles des ticks

right_ticks_cm = [f * 100 for f in right_ticks]  # Valeurs en cm
right_ticks_text = [f"{f:.0f}" for f in right_ticks_cm]  # Texte des labels
ax2.set_yticklabels(right_ticks_text)  # Labels affichés
ax2.set_ylim(bottom=0, top=2 * rayon_cuve)  # Limite de l'axe des hauteurs

ax2.plot(dates, flèches, label="Hauteur de remplissage (cm)", color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)
ax2.set_ylabel("Hauteur de remplissage (cm)", color='r')
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='r')

# Ajouter un quadrillage qui colle aux hauteurs
ax2.set_yticks(flèche_grad)  # Aligner les graduations de l'axe de droite sur les hauteurs
ax2.grid(visible=True, linestyle='--', alpha=0.6, which='both')  # Quadrillage en pointillé

# Ajouter un quadrillage qui colle aux dates
ax1.xaxis.grid(visible=True, linestyle='--', alpha=0.6, which='both')  # Quadrillage en pointillé


# Show the plot
fig.tight_layout()
plt.show()

# Enregistrement de la figure
fig.savefig("graphes/abaque.png")