import copy
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

# Calea absoluta catre fisierul de date din care citim
# TODO - trebuie inlocuita cu calea corecta
DATA_FILE = '/home/student/plotting_data1.csv'
columns = ['x', 'y']

# Citim datele din fisier
# Argumentul delimiter precizeaza care este delimitatorul dintre coloane
# Argumentul skip_header precizeaza cate linii nu vor fi citite pornind cu inceputul fisierului
# Argumentul names este unul foarte util deoarece permite asocierea de nume pentru coloanele din fisier si
# de asemenea duce la un acces foarte usor al datelor in script. In acest exemplu, names va fi egal cu ['x', 'y']
# ceea ce inseamna ca putem accesa valorile din prima coloana prin sim_data['x'].
# Argumentul dtype setat specifica modul in care vor fi interpretate coloanele (string-urile ca string-uri, float-urile ca float-uri).
# In absenta acestui argument, valorile din coloane vor fi interpretate ca float.
sim_data = np.genfromtxt(DATA_FILE, delimiter=' ', skip_header=2, names=columns, dtype=None)

def plot_data(sim_data):
    data = copy.deepcopy(sim_data)

    # Apelul subplots poate fi folosit pentru a crea mai multe subgrafice in cadrul aceluiasi grafic sau in cadrul unor grafice diferite
    # Prin figsize se specifica dimensiunea graficului
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,12))
    # Valori stilistice pentru grafic
    ax.grid(color='b', alpha=0.5, linestyle='dashed', linewidth=0.5)
    # Denumirile axelor Ox si Oy, precum si titlul graficului
    plt.xlabel('X values')
    plt.ylabel('Y values')
    plt.title('A very nice looking plot')

    # Aici este construit efectiv graficul. Campul label va fi folosit in cadrul legendei graficului
    ax.plot(data['x'], data['y'], label='My plot')
    ax.legend()
    
    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    plot_data(sim_data)