plot_data.py

import os

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# ========================= CONFIGURATION =========================
#LSB_SIZE_V = 4.096 / 32768
LSB_SIZE_V = 2.048 / 32768
LSB_SIZE_MV = LSB_SIZE_V * 1000     


# ========================= LOAD OPTIONAL DATA =========================
has_compare = False
has_spectro = False
df_compare = None
df_spectro = None
spectro_filename = None

print("=== Recherche des fichiers CSV dans le dossier actuel ===")

# 1. Chargement optionnel de compare_results.csv
if os.path.exists("compare_results.csv"):
    try:
        df_compare = pd.read_csv("compare_results.csv")
        df_compare['bruit_mv'] = df_compare['bruit'] * LSB_SIZE_MV
        df_compare['signal_mv'] = df_compare['signal'] * LSB_SIZE_MV
        df_compare['diff_mv'] = df_compare['signal_mv'] - df_compare['bruit_mv']
        has_compare = True
        print("✓ compare_results.csv chargé (comparaison bruit/signal)")
    except Exception as e:
        print(f"✗ Erreur lors du chargement de compare_results.csv : {e}")
else:
    print("   compare_results.csv non trouvé → comparaison sautée")

# 2. Chargement optionnel du profil spectro (priorité à find_peak_results.csv, sinon find_peak_results.csv)
if os.path.exists("find_peak_results.csv"):
    try:
        df_spectro = pd.read_csv("find_peak_results.csv")
        df_spectro['tension_mv'] = pd.to_numeric(df_spectro['tension_mv'], errors='coerce')
        has_spectro = True
        spectro_filename = "find_peak_results.csv"
        print("✓ find_peak_results.csv chargé (profil de diffraction)")
    except Exception as e:
        print(f"✗ Erreur lors du chargement de find_peak_results.csv : {e}")

elif os.path.exists("find_peak_results.csv"):
    try:
        df_spectro = pd.read_csv("find_peak_results.csv")
        df_spectro['tension_mv'] = pd.to_numeric(df_spectro['tension_mv'], errors='coerce')
        has_spectro = True
        spectro_filename = "find_peak_results.csv"
        print("✓ find_peak_results.csv chargé (profil de diffraction)")
    except Exception as e:
        print(f"✗ Erreur lors du chargement de find_peak_results.csv : {e}")
else:
    print("   Aucun fichier de profil (find_peak_results.csv ou find_peak_results.csv) trouvé → profil sauté")

if not has_compare and not has_spectro:
    print("\n❌ Aucun fichier CSV trouvé dans le dossier. Rien à afficher.")
    exit()

# ========================= PLOTTING (dynamique selon les fichiers présents) =========================
if has_compare and has_spectro:
    # Les deux fichiers → 3 sous-graphiques
    fig = plt.figure(figsize=(12, 10))
    row_compare1 = 1
    row_compare2 = 2
    row_spectro = 3
    suptitle = "Comparison + Spectro Data Analysis"

elif has_compare:
    # Seulement compare → 2 sous-graphiques
    fig = plt.figure(figsize=(12, 8))
    row_compare1 = 1
    row_compare2 = 2
    row_spectro = None
    suptitle = "Comparison Data Analysis (bruit / signal / différence)"

else:
    # Seulement spectro → 1 graphique plein
    fig = plt.figure(figsize=(12, 6))
    row_compare1 = None
    row_compare2 = None
    row_spectro = 1
    suptitle = f"Profil du Pic de Diffraction - {spectro_filename}"

# --- Graphique 1 & 2 : Compare (si présent) ---
if has_compare:
    # Premier subplot : Bruit + Signal
    ax1 = plt.subplot(3 if has_spectro else 2, 1, row_compare1)
    ax1.plot(df_compare['bruit_mv'], label='Bruit (Noir)', alpha=0.7, color='gray')
    ax1.plot(df_compare['signal_mv'], label='Signal (Lumière)', alpha=0.7, color='gold')
    ax1.set_title("Signaux Bruts en Tension (mV) - compare_results.csv")
    ax1.set_ylabel("Tension (mV)")
    ax1.legend()
    ax1.grid(True)

    # Deuxième subplot : Différence nette
    ax2 = plt.subplot(3 if has_spectro else 2, 1, row_compare2, sharex=ax1)
    ax2.plot(df_compare['diff_mv'], label='Signal Net (Signal - Bruit)', color='red', linewidth=1.5)
    ax2.axhline(0, color='black', linestyle='--', alpha=0.5)
    ax2.set_title("Signal Différentiel Net (mV) - compare_results.csv")
    ax2.set_ylabel("Tension (mV)")
    ax2.set_xlabel("Échantillons / Temps (index)")
    ax2.legend()
    ax2.grid(True)

# --- Graphique 3 : Profil spectro / find_peak (si présent) ---
if has_spectro:
    ax3 = plt.subplot(3 if has_compare else 1, 1, row_spectro)
    
    # Tri optionnel pour un profil plus naturel (croissant)
    df_plot = df_spectro.sort_values('pas_relatif')
    
    line1 = ax3.plot(df_plot['pas_relatif'], df_plot['tension_mv'],
                     label='Tension (mV)', color='blue', linewidth=1.5)
    ax3.set_ylabel("Tension (mV)", color='blue')
    ax3.tick_params(axis='y', labelcolor='blue')
    ax3.set_xlabel("Pas Relatif (0 = Position initiale)")
    ax3.grid(True, alpha=0.3)

    # Double axe bits ADC
    ax3b = ax3.twinx()
    line2 = ax3b.plot(df_plot['pas_relatif'], df_plot['bits_adc'],
                      label='ADC Bits (raw)', color='purple', linestyle='--', alpha=0.5)
    ax3b.set_ylabel("Bits ADC (Brut)", color='purple')
    ax3b.tick_params(axis='y', labelcolor='purple')

    # Légende combinée
    lns = line1 + line2
    labs = [l.get_label() for l in lns]
    ax3.legend(lns, labs, loc='upper right')
    
    ax3.set_title(f"Profil du Pic de Diffraction ({spectro_filename})")

# Supertitre global
plt.suptitle(suptitle, fontsize=14, fontweight='bold')
plt.tight_layout(rect=[0, 0, 1, 0.96])  # Espace pour le suptitle
plt.show()