# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Apr  2 20:54:46 2020

@author: Aelurus
"""

def clearall():
    all = [var for var in globals() if var[0] != "_"]
    for var in all:
        del globals()[var]

clearall()

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#
plage = 165 #nombre de données par nbpalier
ecar1=0.03
ecar2=0.06
nbpalier = 9 #déclaration de la variable pour le nombre de nbpalier
"""
#Tentative de creation d'une boucle pour generer les valeurs par etage
t=0
b = np.empty((nbpalier*plage,1))

for t in range(nbpalier):
    i=0
    for i in range (plage):
    b[i+t*plage] = 0+(np.random.rand(1)*0.03)
    t=t+1
"""
#Generation des valeurs par etage
#Etage0
i=0
b = np.array(([0.0] * (plage*nbpalier)))
for i in range (plage):
    b[i] = 0+(np.random.rand(1)*0.03)
#Etage1 montant
i=0
for i in range (plage):
    b[1*plage+i] = 1+(np.random.rand(1)*ecar1-np.random.rand(1)*ecar2)   
#Etage2 montant
i=0
for i in range (plage):
    b[2*plage+i] = 2+(np.random.rand(1)*ecar1-np.random.rand(1)*ecar2)      
#Etage3 montant
i=0
for i in range (plage):
    b[3*plage+i] = 3+(np.random.rand(1)*ecar1-np.random.rand(1)*ecar2)
#Etage4 montant
i=0
for i in range (plage):
    b[4*plage+i] = 4+(np.random.rand(1)*ecar1-np.random.rand(1)*ecar2)
#Etage3 descant
i=0
for i in range (plage):
    b[5*plage+i] = 3+(np.random.rand(1)*ecar1-np.random.rand(1)*ecar2)
#Etage2 descant
i=0
for i in range (plage):
    b[6*plage+i] = 2+(np.random.rand(1)*ecar1-np.random.rand(1)*ecar2)
#Etage1 descant
i=0
for i in range (plage):
    b[7*plage+i] = 1+(np.random.rand(1)*ecar1-np.random.rand(1)*ecar2)
#Etage0 descant
i=0
for i in range (plage):
    b[8*plage+i] = 0+(np.random.rand(1)*ecar1-np.random.rand(1)*ecar2)
#fin generation
#print (b)
#Verification de la generation par representation graphique
plt.subplot(221)
plt.plot (b)
############################################################
#Recuperation des valeurs generer avec separation par etages
count=0
palier = np.array([[0.0] * (plage) for _ in range(nbpalier)])
a = np.array([0.0]*plage*9) #variable qui recupere les valeurs
i = 0
for i in range(plage*9):
    if i < ((plage*9)-1) and abs(b[i+1]-b[i])>0.1:
        a[i]=-2.0
    else:
        a[i]=b[i]
    i=i+1
plt.subplot(222)
plt.plot(a)
#############################################################
#############################################################
#creation d'une variable multi (palier/valeurs)
i=0
nb=0
for i in range(plage*9):
    if a[i]==-2.0 and i<(9*plage):
        count=count+1
        nb=0
    else:
        #print(count, nb, a[i])
        palier[[count],[nb]]=a[i]
        nb=nb+1
    i=i+1
#################################################################
#################################################################
#tentative de corretion de la derniere valeur de chaque palier qui prend la valeur 0.
#La correction conciste à la remplacer par la n-1
z=0
i=0
p=0
for z in range(nbpalier):
    print(i)
    for p in range(plage):
        if  palier[[z],[p]]==0.:
            #print('attention ',z,p,a[i])
            palier[[z],[p]]=a[i-1]
            #print(palier[[z],[i]])
        i=i+1
    p=i+1
z=z+1
######################################################################
#
plt.subplot(212)
plt.plot(palier[5]) 
plt.show() 
print(np.mean(palier[1])) 
print(np.mean(palier[4])) 
#print(palier[1])

"""
print ("Le nombre d'éléments du tableau",np.size(a))
print ('La valeur min du tableau :',np.min(a))
print ('La valeur max du tableau :',np.max(a))
print ('La somme du tableau :',np.sum(a))
print ('La moyenne du tableau :',np.sum(a)/np.size(a))
print('La moyenne du tableau :',np.mean(a))
print ("L'écart-type de la matrice est : ",(np.nanstd(a)))
"""